4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.4. Analisis Monte Carlo terhadap Sumberdaya Perikanan
4.4.1. Peramalan volume produksi dan harga ikan layur (L. savala)
Peramalan volume produksi dan harga Ikan Layur (L.savala) dengan analisis Monte Carlo dapat dilihat dari standar deviasi yang diperoleh dari pengolahan data berkala (time series data). Peramalan tersebut merupakan prediksi resiko secara kuantitatif dari hal-hal yang pasti akan terjadi namun kejadian tersebut tidak diinginkan. Gambar 9. Menunjukan hasil olahan analisis data Monte Carlo untuk volume produksi ikan layur (L. savala). Gambar 9 memperlihatkan sebaran produksi yang terdistribusi menyerupai kurva normal. Pada gambar 9 terlihat bahwa rata-rata produksi ikan Layur (L.savala) lebih didominasi oleh nilai rata-rata yang probabilitasnya bernilai kecil.
Crystal Ball Student Edition Not for Commercial Use
Frequency Chart .000 .007 .014 .021 .028 0 7 14 21 28 -215.09 56.04 327.16 598.29 869.42 1,000 Trials 11 Outliers Forecast: Produksi
Gambar 9. Diagram frekuensi volume produksi harian ikan layur (Lepturacanthus savala) periode Maret-April 2010 di TPI Cilauteureun, Garut.
Pada gambar 9 dapat dilihat frekuensi untuk volume produksi ikan layur (L.savala) di TPI Cilauteureun, Garut, terlihat menyerupai kurva distribusi normal. Ini menandakan bahwa pola distribusi volume produksi yang terjadi bersifat adanya ketidakpastian. Bila dilihat secara keseluruhan, maka kurva yang terlihat terkesan normal mengikuti aliran fluktuasi yang biasa terjadi. Penyebaran secara normal ini justru mencerminkan banyaknya ketidakpastian yang terjadi dalam kegiatan perikanan tangkap. Kondisi ini telah mengalami berbagai kontrol secara struktural, proses maupun keakuratan parameter yang diestimasi. Kontrol yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan suatu perencanaan apabila terjadi suatu hal yang akan terjadi, namun tidak diinginkan untuk terjadi. Ketidakpastian yang terjadi dapat terlihat dari volume produksi ikan layur (L.savala) yang mencapai probabilitas rendah. Semakin kecil nilai probabilitas maka menunjukan besarnya ketidakpastian. Berdasarkan Gambar 9, ketidakpastian volume produksi harian ikan layur sangat besar karena nilai probabilitas yang sangat rendah yaitu 0,028.
Sebaran untuk volume produksi ikan layur (L.savala), tidak hanya dapat disajikan melalui diagram frekuensi juga dapat melalui nilai statistik yang lebih didasarkan pada nilai rata-rata dan standar deviasi, maka dapat dilihat proses ketidakpastian di dalam perikanan tangkap. Hal ini dapat dilihat dari nilai untuk standar deviasi yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai rata-rata untuk volume produksi ikan layur (L.savala). Selain itu, dapat dilihat juga dari varian atau ragam bila ragam semakin besar maka menunjukan ketidakpastian yang besar pula. Tabel 3 memperlihatkan nilai statistik untuk volume produksi ikan layur (L.savala).
Tabel 3. Nilai statistik volume produksi ikan layur (Lepturacanthus savala) periode Maret-April 2010. Statistik Nilai Trials 1.000,00 Mean (kg) 327,16 Median (kg) 316,23 Standard Deviation (kg) 208,56
Variance 43.496,94
Skewness 0,02
Kurtosis 3,01
Coeff. of Variability 0,64
Sumber : Data Primer, diolah 2010.
Hasil simulasi sebanyak 1.000 percobaan simulasi diperoleh standar deviasi untuk volume produksi ikan layur (L.savala) adalah sebesar 208,56 dengan rata-rata volume produksi per hari sebesar 327,16. Ini berarti bahwa fluktuasi volume produksi ikan layur (L.savala) per hari sebesar 208,56 kg dari rata-rata volume produksi per hari sebesar 327,16 kg. Sedangkan ragamnya sebesar 43.496,94.
Volume produksi yang diperoleh setiap periodenya selalu berfluktuasi secara acak. Hal ini dikarenakan pola penangkapan ikan yang kerap kali terimbas dari faktor-faktor ketidakpastian alami maupun ketidakpastian yang berasal dari manusia. Sehingga kontrol untuk mengatur kegiatan perikanan dapat tepat sasaran. Ketidakpastian juga dapat dilihat dari nilai koefisien variabilitas, semakin besar nilai koefisien variabilitas maka semakin menunjukan ketidakpastian. Nilai koefisien variabilitas yang diperoleh sebesar 0,64 berbeda dengan nilai koefisien variabilitas hasil penelitian Mayangsoka (2010) dengan jenis kegiatan perikanan yang modern, yaitu sebesar 0,70. Hal ini dikarenakan fishing ground perikanan tangkap di Pameungpeuk tergolong tradisional yang hanya dilakukan di sekitar pantai, sedangkan fishing ground perikanan tangkap modern jauh walaupun menggunakan peralatan modern. Nilai koefisien variabilitas volume produksi ikan layur jauh lebih besar dibandingkan dengan koefisien variabilitas volume ikan tongkol di Pameungpeuk. Hal ini dikarenakan ikan tongkol merupakan jenis ikan yang ada sepanjang tahun dan alat tangkap yang digunakan jauh lebih efektif yaitu dengan menggunakan jaring dibandingkan dengan alat tangkap ikan layur yaitu pancing.
Berdasarkan hasil analisis volume produksi harian ikan layur di TPI Cilauteueun, Garut termasuk dalam tipologi ketidakpastian yang bersifat Randomness/Process Uncertainty, merupakan tipologi ketidakpastian yang menyangkut dengan proses dalam sistem perikanan yang bersifat random (acak).
Hal ini dikarenakan dalam kegiatan penangkapan ikan layur sangat ditentukan oleh faktor musim dan daerah penangkapan yang tidak tentu.
Frekuensi yang diperoleh dari hasil simulasi Monte Carlo untuk harga ikan layur (L. savala), menghasilkan bentuk kurva yang menyerupai kurva distribusi normal. Dibandingkan dengan kurva frekuensi produksi harian, kurva frekuensi harga harian lebih menyerupai kurva distribusi normal. Hal ini menunjukan bahwa banyaknya ketidakpastian yang terjadi dalam penentuan harga ikan. Gambar 10 memperlihatkan frekuensi untuk harga harian ikan layur (L. savala).
Crystal Ball Student Edition Not for Commercial Use
Frequency Chart .000 .009 .018 .026 .035 0 8.75 17.5 26.25 35 8,795.49 9,201.15 9,606.81 10,012.48 10,418.14 1,000 Trials 4 Outliers Forecast: Harga
Gambar 10. Diagram frekuensi harga harian ikan layur (Lepturacanthus savala) periode Maret-April 2010 di TPI Cilauteureun, Garut.
Ketidakpastian harga disebabkan karena proses dalam perikanan yang beragam seperti harga ikan di tentukan oleh para pengumpul sudah pasti beragam. Penentuan harga didasarkan pada ukuran ikan layur (L.savala), semakin besar ukuran ikan maka harganya semakin mahal begitupun sebaliknya. Sedangkan ukuran hasil tangkapan tiap harinya pun beragam. Selain itu, penentuan harga juga dipengaruhi oleh modal pengumpul yang tiap pengumpul memiliki modal yang berbeda-beda.
Tabel 4. Nilai statistik harga ikan layur (Lepturacanthus savala) periode Maret April 2010.
Statistik Nilai Trials 1.000,00 Mean (Rp.) 9.606,81 Median (Rp.) 9.589,20 Standard Deviation (Rp.) 312,05 Variance 97.374,84 Skewness 0,06 Kurtosis 2,71 Coeff. of Variability 0,03
Sumber : Data Primer, diolah 2010.
Bentuk diagram frekuensi untuk harga ikan layur (L. savala), juga dapat ditampilkan dalam bentuk tabel seperti diperlihatkan pada tabel 4. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-rata harga ikan layur (L. savala) memperlihatkan proses ketidakpastian. Hasil simulasi sebanyak 1.000 percobaan simulasi diperoleh standar deviasi untuk harga ikan layur (L.savala) adalah sebesar 312,05 dengan rata-rata harga per hari sebesar 9.606,81. Ini berarti bahwa fluktuasi harga ikan layur (L.savala) per hari sebesar Rp. 312,05 dari rata-rata harga per hari sebesar Rp. 9.606,81.
Nilai koefisien variabilitas ikan layur yang diperoleh sebesar 0,03 lebih besar bila dibandingkan dengan nilai koefisiensi variabilitas hasil penelitian Anjani (2010) yaitu 0,01. Hal ini dikarenakan ikan layur merupakan produk ekspor dan ikan tongkol produk lokal, sedangkan harga ekspor ditentukan oleh pengimpor yang jauh. Penelitian Mayangsoka (2010) didapatkan nilai koefisiensi variabilitas yang jauh lebih besar yaitu 0,19. Hal ini disebabkan ikan cakalang merupakan komoditas ekspor dalam skala besar bila dibandingkan dengan ikan layur, sehingga berpengaruh pada penentuan harga pengimpor yang jauh lebih banyak.
Berdasarkan hasil analisis harga harian ikan layur di TPI Cilauteureun, Garut termasuk dalam tipologi ketidakpastian struktural yang lebih ke arah ketidakpastian implementasi pengelolaan perikanan. Semenjak TPI Cilauteureun tidak beroperasi maka penentuan harga ikan layur yang biasanya dengan proses lelang sekarang ditentukan oleh para pengumpul ikan, sehingga penentuan harga pasti akan beragam.
Setelah menganalisis adanya ketidakpastian volume produksi dan harga ikan layur, maka diperlukan suatu pengelolaan sumberdaya ikan layur di TPI Cilauteureun dengan penggunaan pemahaman Risk Management atau pengelolaan resiko dengan prinsip Active adaptive models yang memasukan nilai-nilai informasi di masa datang ke dalam proses pengambilan keputusan. Hal ini dilakukan untuk menjaga kelestarian sumberdaya ikan layur di TPI Cilauteureun, Garut