3. ALTERNATIF STRATEGI PENGELOLAAN PERIKANAN
3.5. Pemantauan dan Pengkajian Perikanan
3.5.2. Prosedur Pengkajian Perikanan
Pengkajian ditujukan untuk mengestimasi status sumber daya ikan dan perikanan dan merumuskan alternatif strategi pengelolaan ikan kakap dan kerapu di perairan laut Provinsi Maluku. Data yang dipergunakan bersumber dari data hasil pemantauan perikanan (Tabel 11) dan data statistik perikanan.
Pengkajian Perikanan diharapkan dapat dilakukan oleh Instansi tenis di daerah, yaitu DKP; serta Instansi di pusat, yaitu Badan yang bertanggungjawab atas kegiatan riset kelautan dan perikanan, serta Lembaga Ilmu Pengetahun Indonesia (LIPI) di Ambon. Pelaksanaan pengkajian juga dimungkinkan melalui kerja sama DKP dengan Perguruan Tinggi di Provinsi Maluku yang memiliki jurusan Perikanan, sebagaimana pelaksanaan pemantauan perikanan. Perguruan Tinggi dapat memasukkannya ke dalam kegiatan penyusunan skripsi, tesis dan disertasi serta kegiatan akademik lainnya dari mahasiswa perikanan. Metode analis untuk masing-masing indikator capaian pengelolaan perikanan disajikan dalam Tabel 13.
Tabel 13. Metode analis untuk masing-masing indikator capaian pengelolaan perikanan Indikator Metode analisis
1 Panjang ikan pertama-kali tertangkap ▪ Rata-rata aritmatika tertimbang 2 Panjang ikan rata-rata ▪ Rata-rata aritmatika tertimbang 3 Biomasa ikan relatif
▪ Estimasi parameter dari fungsi pertumbuhan von Bertalanffy;
▪ Estimasi kurva kematangan gonad ikan betina, dan ukuran pertama kali memijah (L50);
▪ Analisis dengan LBB method
4 SPR
▪ Estimasi parameter dari fungsi pertumbuhan von Bertalanffy;
▪ Estimasi selektivitas alat tangkap, serta length at 50%
selectivity (SL50) dan length at 95% selectivity (SL95);
▪ Estimasi kurva kematangan gonad ikan betina, serta length at 50% maturity (L50) dan length at 95% maturity (L95);
▪ Estimasi kematian alami (M);
▪ Analisis dengan LB-SPR method 5 CPUE
▪ Eksperimentasi langsung untuk mengestimasi fishing power index dari masing-masing alat tangkap dan/atau kapal perikanan, kemudian dibakukan terhadap alat tangkap dan/atau kapal perikanan yang dominan
▪ Standarisasi CPUE (CPUE standardization) berdasarkan data alat tangkap dan/atau kapal perikanan, serta data spasial dan temporal beberapa tahun;
▪ Analisis dengan generalized linear model (GLM) atau generalized additive model (GAM)
21
DAFTAR PUSTAKA
Beverton, R.J.H., & S.J. Holt, 1957, 1993. On the Dynamics of Exploited Fish Populations.
Chapman & Hall Fish and Fisheries Series 11. 533p. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-011-2106-4.
Bianchi, G. 2008. The Concept of the ecosystem approach to fisheries in FAO, in: G. Bianchi and H.R. Skjoldal (eds), The Ecosystem Approach to Fisheries (pp: 20 – 38). CAB International and FAO, Rome.
Brey, T., M. Soriano and D. Pauly. 1988. Electronic length frequency analysis: a revised and expanded user's guide to ELEFAN 0, 1 and 2 (2nd edition). Berichte des Institut fur Meereskunde an der Universitat Kiel No. 177, 31 p.
Clark, W.C. 2006. The Worldwide Crisis in Fisheries: Economic models and human behavior.
Cambridge University Press, Cambridge. 263p.
Dinas Kelautan dan Perikanan (DKP) Provinsi Maluku. 2010. Buku Tahunan Statistik Perikanan Provinsi Maluku 2009.
Direktorat Jenderal Perikanan Tangkap (DJPT). 2017. Buku Statistik Perikanan Tangkap Indonesia Menurut Provinsi, 2016. Jakarta.
DKP Provinsi Maluku. 2011. Buku Tahunan Statistik Perikanan Provinsi Maluku 2010.
DKP Provinsi Maluku. 2012. Buku Tahunan Statistik Perikanan Provinsi Maluku 2011.
DKP Provinsi Maluku. 2013. Buku Tahunan Statistik Perikanan Provinsi Maluku 2012.
DKP Provinsi Maluku. 2014. Buku Tahunan Statistik Perikanan Provinsi Maluku 2013.
DKP Provinsi Maluku. 2015. Buku Tahunan Statistik Perikanan Provinsi Maluku 2014.
DKP Provinsi Maluku. 2016. Buku Tahunan Statistik Perikanan Provinsi Maluku 2015.
Dugan, J.E., and G.E. Davis. 1993. Introduction to the international symposium on marine harvest refugia. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 50(9): 1991–1992.
Dwiponggo, A. 1987. Indonesia's marine fisheries resources. Pp. 10 – 63. In C. Bailey, A.
Dwiponggo & F. Marahudin. 1987. Indonesian marine capture fisheries. ICLARM Studies and Reviews 10. 196p.
Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 1995. Code of Conduct for Responsible Fisheries. FAO, Rome. 41p.
FAO. 1997. Fisheries management. FAO Technical Guidelines for Responsible Fisheries. No.
4. FAO, Rome. 82p.
FAO, 2003. Fisheries management. 2. The ecosystem approach to fisheries. FAO Technical Guidelines for Responsible Fisheries. No. 4, Suppl. 2. FAO, Rome. 112p.
FAO. 2005. Putting into practice the ecosystem approach to fisheries. Rome, FAO. 76p.
FAO. 2016. Handbook of the EAF-Nansen project training course on the ecosystem approach to fisheries: Preparation and implementation of an EAF management plan. FAO, Rome. 71p.
Froese R., N. Demirel, G. Coro, K.M. Kleisner & H. Winker. 2016a. Estimating fisheries reference points from catch and resilience. Fish and Fisheries, 18(3): 506-526.
22
Froese R., N. Demirel, G. Coro, K.M. Kleisner & H. Winker. 2016b. Assessments of 48 simulated and 159 real stocks with a Monte Carlo and Bayesian Implementation of a Surplus Production Model. Supplement for Froese et al. (2016a).
Froese, R., H. Winker, D. Gascuel, U.R. Sumaila, & D. Pauly. 2016. Minimizing the impact of fishing. Fish and Fisheries, 17: 785–802
Froese, R., H. Winker, G. Coro, N. Demirel, A.C. Tsikliras, D. Dimarchopoulou, G. Scarcella, W.N. Probst, M. Dureuil, & D. Pauly. 2018. A new approach for estimating stock status from length frequency data. ICES Journal of Marine Science, 75: 2004–2015.
Goodyear, C.P. 1990. Spawning stock biomass per recruit: the biological basis for a fisheries management tool. ICCAT Col. Vol. Sci. Pap., Vol. XXXII (2): 487-497.
Goodyear, C.P. 1993. Spawning stock biomass per recruit in fisheries management: foundation and current use. p. 67-81. In S.J. Smith, J.J. Hunt and D. Rivard [ed.] Risk evaluation and biological reference points for fisheries management. Can. Spec. Publ. Fish. Aquat. Sci. 120.
Hordyk. A. 2019. LBSPR: An R package for simulation and estimation using life-history ratios and length composition data. https://cran.r-project.org/web/packages/LBSPR/vignettes/
LBSPR.html
Hordyk. A. 2020. Length Based Spawning Potential Ratio R Package. https://github.com/
AdrianHordyk/LBSPR
Jati, W.R. 2013. Kearifan lokal sebagai resolusi konflik keagamaan. Walisongo, 21(2): 393-416.
Lindawaty, D.S. 2011. Konflik Ambon: Kajian terhadap beberapa akar permasalahan dan solusinya. Politica, 2(2): 271-297.
Mark H. Carr, J. Wilson White, Emily Saarman, Jane Lubchenco, Kristen Milligan, and Jennifer E. Caselle. 2019. Marine protected areas exemplify the evolution of science and policy.
Oceanography 32(3): 94-103.
Martell, S. & R. Froese. 2013. A simple method for estimating MSY from catch and resilience.
Fish and Fisheries 14, 504–514.
Mildenberger, T.K., 2020. Single-species fish stock assessment with TropFishR. https://cran.r-project.org/web/packages/TropFishR/ vignettes/tutorial.html
Mildenberger, T.K., M.H. Taylor, and M. Wolff. 2017. TropFishR: An R Package for Fisheries Analysis with Length-Frequency Data. Methods in Ecology and Evolution, 8(11): 1520–1527.
Pauly, D., & N. David, 1980. A BASIC program for the objective extraction of growth parameters from length-frequency data. International Council for the Exploration of the Sea, CM 1980/D:7. Demersal Fish Committee. 14 p.
Pemerintah Daerah Provinsi Maluku (Pemda Prov. Maluku). 2020. RPJMD - Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah Provinsi Maluku Tahun 2019 –2024.
Peraturan Daerah Provinsi Maluku No. 1 Tahun 2018 tentang Rencana Zonasi Wilayah Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil Provinsi Maluku tahun 2018 – 2038
Peraturan Daerah Provinsi Maluku Nomor 11 Tahun 2013 tentang Pengelolaan Perikanan Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 60 Tahun 2007 Tentang Konservasi Sumber Daya Ikan
Peraturan Presiden Republik Indonesia (PerPres) No. 59 Tahun 2017 tentang Pelaksanaan Pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan.
23
Purwanto & S.R. Mardiani. 2021. Status stock dan perikanan karang di laut sekitar Pulau Seram, Provinsi Maluku. USAID SEA Project. Manuscript.
Roberts, C.M., J.A. Bohnsack, F. Gell, J.P. Hawkins, & R. Goodridge. 2001. Effects of Marine Reserves on Adjacent Fisheries. SCIENCE 294: 1920-1923.
Sparre, P., & S.C. Venema. 1998. Introduction to tropical fish stock assessment. Part I: Manual.
FAO Fish. Techn. Pap., No. 361.1, Rev. 2. FAO Rome. 407p.
Then, A. Y., J. M. Hoenig, N. G. Hall, & D. A. Hewitt. 2015. Evaluating the predictive performance of empirical estimators of natural mortality rate using information on over 200 fish species. ICES Journal of Marine Science, 72(1): 82–92.
Then, A. Y., J. M. Hoenig, N. G. Hall, & D. A. Hewitt. 2018. Corrigendum - Evaluating the predictive performance of empirical estimators of natural mortality rate using information on over 200 fish species. ICES Journal of Marine Science, 75(4), 1509. doi:10.1093/icesjms/fsx199 Undang Undang Dasar Republik Indonesia (UUD) Tahun 1945.
Undang Undang Republik Indonesia (UU) No. 31 Tahun 2004 tentang Perikanan.
UU No. 17 Tahun 2007 tentang Rencana Pembangunan Jangka Panjang Nasional tahun 2005-2025.
UU No. 23 Tahun 2014 tentang Pemerintah Daerah.
UU No. 25 Tahun 2004 tentang Sistem Perencanaan Pembangunan Nasional.
United Nations General Assembly (UNGA), 2015. Resolution adopted by the General Assembly on 25 September 2015. 70/1. Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development. A/RES/70/1. 21 October 2015.
Varkey, D., C.H. Ainsworth, & T.J. Pitcher. 2012. Modelling Reef Fish Population Responses to Fisheries Restrictions in Marine Protected Areas in the Coral Triangle. Journal of Marine Biology 2012:1-18. doi:10.1155/2012/721483.
Walters, C. J., and S. J. D. Martell. 2004. Fisheries ecology and management. Princeton, NJ:
Princeton University Press.
Watson, D.L., M.J. Anderson, G.A. Kendrick, K. Nardi, & E.S. Harvey. 2009. Effects of protection from fishing on the lengths of targeted and non-targeted fish species at the Houtman Abrolhos Islands, Western Australia. Mar. Ecol. Prog. Ser. 384: 241–249.
www.fishbase.org.
24
LAMPIRAN
25
Lampiran 1. Data dan Metode Analisis untuk Kajian Sumber Daya Ikan
A. Model dan Metode Analisis
Kajian ini menggunakan metode CMSY dari Froese et al. (2016a), yaitu metode Monte Carlo yang dikembangkan untuk mengestimasi angka acuan menggunakan data hasil tangkapan, serta informasi kualitatif mengenai ketahanan dan status stok. Metode CMSY merupakan penyempurnaan dari metode Catch-MSY yang dikembangkan oleh Martel & Froese (2013).
Metode CMSY menggunakan model Graham-Schaefer sebagai berikut:
𝐵𝑡+1 = 𝐵𝑡+ 𝑟 (1 −𝐵𝑡
𝐾) 𝐵𝑡− 𝐶𝑡 (1)
Keterangan:
𝐵𝑡+1= biomassa yang dieksploitasi pada tahun t+1;
𝐵𝑡 = biomassa yang dieksploitasi pada tahun t;
𝐶𝑡= hasil tangkapan pada tahun t;
𝐾 = daya dukung atau biomasa yang belum dieksploitasi;
𝑟 = laju intrinsik maksimum peningkatan populasi.
Untuk memperhitungkan pengurangan rekrutmen pada ukuran stok yang sangat menyusut, yaitu di bawah setengah dari biomassa yang mampu menghasilkan hasil tangkapan maximum lestari (maximum sustainable yield, MSY), Froese et al. (2016a) memodifikasi model tersebut menjadi persamaan berikut ini:
𝐵𝑡+1 = 𝐵𝑡+ 4𝐵𝑡
𝐾 𝑟 (1 −𝐵𝑡
𝐾) 𝐵𝑡− 𝐶𝑡 if 𝐵𝐾𝑡< 0.25 (2)
Metode ini membutuhkan data hasil tangkapan time series, angka perkiraan awal mengenai ketahanan, sesuai dengan kisaran laju intrinsik peningkatan populasi (𝑟), dan angka perkiraan awal kisaran biomasa relatif terhadap daya dukung (𝐾). Dugaan awal kisaran 𝑟 dan 𝐾 disaring dengan pendekatan Monte Carlo untuk mendeteksi pasangan 𝑟-𝐾 yang 'layak' (Froese et al., 2016a). Pasangan parameter dinilai 'layak' jika lintasan biomasa yang dihitung dengan model adalah kompatibel/cocok dengan tangkapan yang diamati, dan biomasa yang diprediksi seharusnya kompatibel dengan dugaan awal dari kisaran biomasa relatif pada saat awal dan akhir dari rangkaian waktu yang dicakup dalam pengkajian (Froese et al., 2016a). Analisis dalam analisis ini menggunakan R-code dari Froese et al. (2016a).
Sementara itu, kajian berdasarkan panjang ikan ditujukan untuk memperkirakan kesehatan atau status stok masing-masing spesies menggunakan indikator biomasa berbasis panjang (Length-based Bayesian biomass, LBB) (Froese et al. 2018) dan rasio potensi pemijahan berbasis panjang (Length-based spawning potential ratio, LB-SPR) (Hordyk, 2019; 2020). Analisis yang dilakukan dalam pengkajian potensi pemijahan mencakup:
▪ Estimasi parameter pertumbuhan menggunakan ELEFAN dari Pauly & David (1980) dan Brey et al. (1988);
26
▪ Estimasi kematian alami menggunakan rumus empirik dari Then et al. (2015; 2018);
▪ Estimasi length at first capture dan length at first maturity menggunakan kurva selektivitas dan kurva kematangan kelamin ikan (Sparre & Venema, 1989);
▪ Estimasi total mortality dan fishing mortality menggunakan length converted catch curve (Sparre
& Venema, 1989)
▪ Estimasi ukuran ikan optimum menggunakan LBB method dari Froese et al. (2016; 2018);
▪ Estimasi rasio potensi pemijahan menggunakan LB-SPR method dari Hordyk et al. (2019;
2020).
B. Data dan Informasi
Data dan informasi yang digunakan dalam analisis berbasis hasil tangkapan terdiri dari data statistik hasil tangkapan ikan karang dari perairan laut sekitar Pulau Seram tahun 2001-2020, data hasil tangkapan ikan karang per kapal per hari di perairan tersebut hasil pengamatan tahun 2018-2020, serta angka perkiraan awal kisaran 𝑟 dan biomasa relatif (𝐵𝑡/𝐾). Sementara itu, data yang digunakan dalam analisis berbasis panjang ikan adalah hasil pengukuran dan pengamatan sampel ikan karang hasil tangkapan dari perairan laut sekitar Pulau Seram tahun 2018-2019. Pengumpulan contoh dan pengumpulan data di lapangan dilaksanakan berpedoman pada Protokol Pengambilan Contoh Ikan dan Kapal Penangkapan dari Balai Riset Perikanan Laut (BRPL).
Data produksi ikan karang Kabupaten Seram Timur, Maluku Tengah, dan Seram Barat, serta Kota Ambon untuk famili Serranidae, Lutjanidae, dan Caesionidae tahun 2009-2015 diperoleh dari buku tahunan statistik perikanan Maluku (DKP Provinsi Maluku, 2010-2016), sedangkan data tahun 2016-2020 adalah data yang tidak diterbitkan dan diperoleh dari Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Maluku. Sementara itu, produksi ikan karang dari perairan laut sekitar Pulau Seram tahun 2001-2008 diestimasi menggunakan data produksi ikan karang Provinsi Maluku yang diperoleh dari buku tahunan statistik perikanan tangkap terbitan Direktorat Jenderal Perikanan Tangkap (DJPT, 2002-2005; 2017). Estimasi tersebut didasarkan pada rata-rata kontribusi Kabupaten Seram Timur, Maluku Tengah, dan Seram Barat, serta Kota Ambon terhadap produksi ikan karang Provinsi Maluku tahun 2009-2015.
Data hasil tangkapan ikan karang per kapal per hari di perairan laut sekitar Pulau Seram diperoleh dari kegiatan pemantauan perikanan yang dilakukan oleh Proyek USAID SEA di Kabupaten Seram Barat, Maluku Tengah dan Seram Timur mulai Januari 2018 hingga Maret 2020. Lokasi sampling meliputi Buano Utara, Anauni dan Kawa (Kabupaten Seram Barat), Gale-gale, Labuan, Pasanea dan Sawai (Kabupaten Maluku Tengah), serta Gorom dan Grogos (Kabupaten Seram Timur) (Gambar B.1).
Sementara itu, kisaran angka perkiraan awal dari 𝑟 ditetapkan berdasarkan proksi untuk ketahanan spesies yang diperoleh di www.fishbase.org (Martel & Froese, 2013; Froese et al., 2016a). Biomasa relatif untuk awal, pertengahan dan akhir dari rangkaian waktu yang dicakup dalam pengkajian diperkirakan menggunakan kaidah dari Froese et al. (2016b).
27
Gambar B.1. Lokasi pemantauan perikanan karang di Pulau Seram dan sekitarnya.
Data untuk analisis berbasis panjang ikan mencakup data frekuensi panjang, jenis kelamin dan tingkat kematangan gonad dari beberapa jenis ikan yang dominan dan tergolong ekonomis penting juga diperoleh dari kegiatan pemantauan perikanan yang dilakukan oleh Proyek USAID SEA di lokasi sampling selama November 2017 - Maret 2020. Lokasi pengambilan contoh tersebut sama dengan lokasi pengumpulan data hasil tangkapan ikan karang dari kapal penangkap yang beroperasi di perairan laut sekitar Pulau Seram. Pengambilan contoh dilakukan terhadap species dari famili Serranidae, Lutjanidae, Caesionidae dan Lethrinidae. Namun, hasil pengambilan contoh tidak semua diolah datanya karena jumlah sampel terlalu sedikit, dan hanya sebagian hasil analisis yang digunakan dalam pengkajian karena hasil analisis mengindikasikan bahwa sampel tidak mewakili populasi. Jenis ikan yang dikaji untuk dijadikan indikator status stok dan tekanan penangkapannya disajikan pada Tabel B.1.
Tabel B.1. Jenis ikan yang dikaji untuk dijadikan indikator status stok dan tekanan penangkapannya
Famili Nama Lokal Nama Inggris Spesies
Lutjanidae Gaca, Anjang Humpback red snapper Lutjanus gibbus Lethrinidae
Lencam, tefar, tehar, sikuda Thumbprint emperor Lethrinus harak
Lencam, tefar Ornate emperor Lethrinus ornatus
Lencam, tefar, tehar, sikuda Pink ear emperor Lethrinus lentjan Caesionidae Lalosi, ekor angos, hapaleng, pisang-pisang Double-lined fusilier Pterocaesio digramma
Lalosi, kunang-kunang, pisang-pisang,
Wakung, lalosi ekor angus, lalosi merah Dark-banded fusilier Pteroceasio tile Lokasi sampling: (1) Gorom, (2) Grogos, (3) Sawai, (4) Pasanea, (5) Labuan, (6) Gale-gale,
(7) Buano Utara, (8) Dusun Anauni (+Kawa)
28
Lampiran 2. Peta ilustratif kedalaman perairan laut di sekitar pulau-pulau di Provinsi Maluku,
Maluku Utara dan Papua Barat
29
Lampiran 3. Peta indikatif lokasi kawasan konservasi pada perairan laut sekitar Pulau Seram.
30