Pasaribu, Labora. 2008. “Dampak Kenaikan Harga BBM (Solar) Terhadap Usaha
Penangkapan Ikan Dengan Pukat Cincin (Studi Kasus: Kel. Bagan Deli Kec. Medan Belawan Kota Medan)”, Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara. Halaman 40
Rahmanta, 2014. Ekonomi Pertanian, Usu Press, Medan.
Riyadi, Putut Har, Aziz Nur Bambang. 2007, “ Analisis Kebijakan Keamanan Pangan Produk Hasil Perikanan Di Pantura Jawa Tengah Dan DIY”.
FPIK UNDIP. Volume 2, No.2, Januari 2007, halaman 30-39.
S, Mulyadi. 2005. Ekonomi Kelautan, PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Siagian, Matias. 2014, “Kondisi Sosial Ekonomi Dan Partisipasi Ekonomi Istri Keluarga Nelayan”, FISIP USU.
Sugiyono. 2007. Metode Penelitian Bisnis, Alfabeta, Bandung.
Tambunan, Dr. Tulus T.H. 2003. Perkembangan Sektor Pertanian Di Indonesia :
Beberapa Isu Penting, Ghalia Indonesia, Jakarta.
Pembahasan Online
http://repository.usu.ac.id
http://www.pemkomedan.go.id/mdnbel.php
www.bps.go.id
II. Data
No Daftar Pertanyaan Sebelum Kenaikan BBM
Januari 2015
Sesudah Kenaikan BBM Oktober 2015
1 Jarak melaut/trip Mil Mil
2 Lamanya waktu melaut/trip Hari Hari
3 Frekuensi melaut/bulan Kali Kali
4 Penerimaan
-Pendapatan/bulan Rp Rp
-Hasil tangkapan/bulan Kg Kg
5 Pengeluaran
-Pengeluaran rumah tangga/bulan Rp Rp
-Biaya variable
Persediaan makanan Rp Rp
Solar Liter Liter
Oli Liter Liter
Gas/solar Tabung/liter Tabung/liter
Es Batang Batang
Bagi hasil Rp Rp
-Biaya Tetap
Penyusutan Rp Rp
Pemeliharaan Rp Rp
III. Catatan
Kendala yang dihadapi :
Saran :
Lampiran 3
Frekuensi Data Responden
Frequencies
Notes
Output Created 04-Feb-2016 12:01:35
Comments
Input Data F:\BIRMANTA\SPSS DATA BIRMANTA.sav
Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data File 100
Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as
missing.
Cases Used Statistics are based on all cases with valid
data.
Syntax FREQUENCIES VARIABLES=UMUR
PENDIDIKAN STATUSNELAYAN
J.TANGGUNGAN J.KAPAL MEREKMESIN
KEKUATANMESIN ALAT
/ORDER=ANALYSIS.
Resources Processor Time 0:00:00.015
UMUR PENDIDIKAN
STATUSN
ELAYAN J.TANGGUNGAN J.KAPAL
MEREK
MESIN
KEKUATAN
MESIN ALAT
N Valid 100 100 100 100 100 100 100 100
Missing 0 0 0 0 0 0 0 0
Frequency Table
UMUR
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid 21-30 29 29.0 29.0 29.0
31-40 42 42.0 42.0 71.0
41-50 23 23.0 23.0 94.0
51> 6 6.0 6.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
PENDIDIKAN
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid SD 16 16.0 16.0 16.0
SMA/SMK 51 51.0 51.0 67.0
SMP 33 33.0 33.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
STATUS NELAYAN
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid ABK 41 41.0 41.0 41.0
Tekong 59 59.0 59.0 100.0
JUMLAH TANGGUNGAN
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid 1.00 10 10.0 10.0 10.0
2.00 17 17.0 17.0 27.0
3.00 43 43.0 43.0 70.0
4.00 22 22.0 22.0 92.0
5.00 8 8.0 8.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
JENISKAPAL
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid 4.00 18 18.0 18.0 18.0
5.00 66 66.0 66.0 84.0
6.00 16 16.0 16.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
MEREK MESIN
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid Dompeng 52 52.0 52.0 52.0
Fengtian 7 7.0 7.0 59.0
Jendong 10 10.0 10.0 69.0
Mitsubishi 14 14.0 14.0 83.0
Nissan 1 1.0 1.0 84.0
KEKUATAN MESIN
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid 23.00 7 7.0 7.0 7.0
24.00 9 9.0 9.0 16.0
25.00 2 2.0 2.0 18.0
28.00 19 19.0 19.0 37.0
30.00 48 48.0 48.0 85.0
32.00 4 4.0 4.0 89.0
35.00 1 1.0 1.0 90.0
50.00 1 1.0 1.0 91.0
60.00 2 2.0 2.0 93.0
80.00 7 7.0 7.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
ALAT TANGKAP
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid Bubu Kepiting 26 26.0 26.0 26.0
Jaring Kepiting 4 4.0 4.0 30.0
Memancing 57 57.0 57.0 87.0
Pukat Layang 4 4.0 4.0 91.0
Pukat Udang 7 7.0 7.0 98.0
Tangkul Kepiting 2 2.0 2.0 100.0
Lampiran 4
Frekuensi Jawaban Responden
Frequencies
Notes
Output Created 04-Feb-2016 14:24:27
Comments
Input Data F:\BIRMANTA\SPSS DATA BIRMANTA.sav
Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data File 100
Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as
missing.
Cases Used Statistics are based on all cases with valid data.
Syntax FREQUENCIES VARIABLES=J.M.S.B J.M.S.S
L.M.S.B L.M.S.S F.M.S.B F.M.S.S
PENDAPATAS.SB PENDAPATAN.SS H.T.S.B
H.T.S.S P.R.T.S.B P.R.T.S.S P.M.S.B P.M.S.S
SOLAR.SB SOLAR.SS OLI.SB OLI.SS GAS.SB
GAS.SS ES.SB ES.SS B.H.S.B B.H.S.S
PENYUSUTAN.SB PENYUSUTAN.SS
PEMELIHARAAN.SB PEMELIHARAAN.SS
/ORDER=ANALYSIS.
Resources Processor Time 0:00:00.062
Frequency Table
Jarak Melaut Sesudah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 4.00 1 1.0 1.0 1.0
5.00 5 5.0 5.0 6.0
6.00 2 2.0 2.0 8.0
8.00 1 1.0 1.0 9.0
10.00 2 2.0 2.0 11.0
15.00 4 4.0 4.0 15.0
18.00 2 2.0 2.0 17.0
20.00 10 10.0 10.0 27.0
25.00 8 8.0 8.0 35.0
30.00 8 8.0 8.0 43.0
35.00 8 8.0 8.0 51.0
40.00 16 16.0 16.0 67.0
45.00 15 15.0 15.0 82.0
50.00 2 2.0 2.0 84.0
60.00 9 9.0 9.0 93.0
65.00 7 7.0 7.0 100.0
Lama Nelayan Melaut Sebelum Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 3.00 16 16.0 16.0 16.0
4.00 5 5.0 5.0 21.0
5.00 60 60.0 60.0 81.0
6.00 3 3.0 3.0 84.0
7.00 2 2.0 2.0 86.0
13.00 1 1.0 1.0 87.0
15.00 13 13.0 13.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Lama Nelayan Melaut Sesudah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 3.00 14 14.0 14.0 14.0
4.00 6 6.0 6.0 20.0
5.00 49 49.0 49.0 69.0
6.00 12 12.0 12.0 81.0
7.00 5 5.0 5.0 86.0
13.00 1 1.0 1.0 87.0
15.00 13 13.0 13.0 100.0
Frekuensi Melaut Sebelum Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 2.00 14 14.0 14.0 14.0
3.00 4 4.0 4.0 18.0
4.00 41 41.0 41.0 59.0
5.00 24 24.0 24.0 83.0
6.00 6 6.0 6.0 89.0
7.00 1 1.0 1.0 90.0
8.00 8 8.0 8.0 98.0
9.00 1 1.0 1.0 99.0
12.00 1 1.0 1.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Frekuensi Melaut Sesudah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 2.00 14 14.0 14.0 14.0
3.00 5 5.0 5.0 19.0
4.00 42 42.0 42.0 61.0
5.00 25 25.0 25.0 86.0
6.00 3 3.0 3.0 89.0
7.00 2 2.0 2.0 91.0
8.00 6 6.0 6.0 97.0
9.00 2 2.0 2.0 99.0
12.00 1 1.0 1.0 100.0
Pendapatan Sebelum Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1500000.00 2 2.0 2.0 2.0
1800000.00 1 1.0 1.0 3.0
2000000.00 18 18.0 18.0 21.0
2500000.00 34 34.0 34.0 55.0
3000000.00 23 23.0 23.0 78.0
3200000.00 2 2.0 2.0 80.0
3500000.00 3 3.0 3.0 83.0
3900000.00 1 1.0 1.0 84.0
4000000.00 9 9.0 9.0 93.0
4500000.00 5 5.0 5.0 98.0
4800000.00 1 1.0 1.0 99.0
5000000.00 1 1.0 1.0 100.0
Pendapatan Setelah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1500000.00 2 2.0 2.0 2.0
1800000.00 4 4.0 4.0 6.0
2000000.00 18 18.0 18.0 24.0
2300000.00 7 7.0 7.0 31.0
2500000.00 24 24.0 24.0 55.0
2700000.00 2 2.0 2.0 57.0
2800000.00 1 1.0 1.0 58.0
3000000.00 21 21.0 21.0 79.0
3200000.00 1 1.0 1.0 80.0
3500000.00 4 4.0 4.0 84.0
3800000.00 1 1.0 1.0 85.0
3900000.00 1 1.0 1.0 86.0
4000000.00 9 9.0 9.0 95.0
4200000.00 1 1.0 1.0 96.0
4300000.00 1 1.0 1.0 97.0
4500000.00 1 1.0 1.0 98.0
4800000.00 1 1.0 1.0 99.0
5000000.00 1 1.0 1.0 100.0
Hasil Tangkapan Sebelum Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 150.00 1 1.0 1.0 1.0
240.00 1 1.0 1.0 2.0
250.00 1 1.0 1.0 3.0
300.00 5 5.0 5.0 8.0
350.00 1 1.0 1.0 9.0
400.00 3 3.0 3.0 12.0
450.00 1 1.0 1.0 13.0
500.00 7 7.0 7.0 20.0
600.00 5 5.0 5.0 25.0
650.00 1 1.0 1.0 26.0
800.00 5 5.0 5.0 31.0
850.00 1 1.0 1.0 32.0
900.00 3 3.0 3.0 35.0
990.00 1 1.0 1.0 36.0
1000.00 39 39.0 39.0 75.0
1200.00 5 5.0 5.0 80.0
1300.00 2 2.0 2.0 82.0
1500.00 3 3.0 3.0 85.0
2000.00 7 7.0 7.0 92.0
2400.00 1 1.0 1.0 93.0
2500.00 1 1.0 1.0 94.0
3000.00 1 1.0 1.0 95.0
4000.00 4 4.0 4.0 99.0
9000.00 1 1.0 1.0 100.0
Hasil Tangkapan Sesudah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1.20 1 1.0 1.0 1.0
150.00 1 1.0 1.0 2.0
250.00 2 2.0 2.0 4.0
270.00 1 1.0 1.0 5.0
300.00 4 4.0 4.0 9.0
350.00 1 1.0 1.0 10.0
360.00 1 1.0 1.0 11.0
400.00 5 5.0 5.0 16.0
450.00 4 4.0 4.0 20.0
500.00 2 2.0 2.0 22.0
550.00 1 1.0 1.0 23.0
600.00 4 4.0 4.0 27.0
650.00 1 1.0 1.0 28.0
700.00 1 1.0 1.0 29.0
750.00 1 1.0 1.0 30.0
800.00 6 6.0 6.0 36.0
850.00 2 2.0 2.0 38.0
900.00 9 9.0 9.0 47.0
990.00 1 1.0 1.0 48.0
1000.00 29 29.0 29.0 77.0
1200.00 4 4.0 4.0 81.0
1300.00 2 2.0 2.0 83.0
1500.00 3 3.0 3.0 86.0
2000.00 7 7.0 7.0 93.0
2400.00 1 1.0 1.0 94.0
2500.00 1 1.0 1.0 95.0
3000.00 1 1.0 1.0 96.0
4000.00 4 4.0 4.0 100.0
Pengeluaran Rumah Tangga Sesudah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 200000.00 1 1.0 1.0 1.0
1200000.00 1 1.0 1.0 2.0
1500000.00 6 6.0 6.0 8.0
1600000.00 1 1.0 1.0 9.0
1700000.00 5 5.0 5.0 14.0
1750000.00 1 1.0 1.0 15.0
1800000.00 12 12.0 12.0 27.0
2000000.00 14 14.0 14.0 41.0
2100000.00 1 1.0 1.0 42.0
2200000.00 2 2.0 2.0 44.0
2300000.00 5 5.0 5.0 49.0
2500000.00 16 16.0 16.0 65.0
2550000.00 1 1.0 1.0 66.0
2700000.00 3 3.0 3.0 69.0
2800000.00 4 4.0 4.0 73.0
3000000.00 11 11.0 11.0 84.0
3200000.00 1 1.0 1.0 85.0
3300000.00 1 1.0 1.0 86.0
3500000.00 13 13.0 13.0 99.0
4000000.00 1 1.0 1.0 100.0
Persediaan Makanan Sesudah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1000000.00 3 3.0 3.0 3.0
1200000.00 2 2.0 2.0 5.0
1500000.00 1 1.0 1.0 6.0
1600000.00 2 2.0 2.0 8.0
1800000.00 3 3.0 3.0 11.0
2000000.00 22 22.0 22.0 33.0
2100000.00 1 1.0 1.0 34.0
2200000.00 4 4.0 4.0 38.0
2300000.00 4 4.0 4.0 42.0
2400000.00 1 1.0 1.0 43.0
2500000.00 22 22.0 22.0 65.0
2600000.00 1 1.0 1.0 66.0
2700000.00 1 1.0 1.0 67.0
2800000.00 4 4.0 4.0 71.0
3000000.00 9 9.0 9.0 80.0
3500000.00 4 4.0 4.0 84.0
4000000.00 2 2.0 2.0 86.0
4200000.00 1 1.0 1.0 87.0
4500000.00 1 1.0 1.0 88.0
5500000.00 2 2.0 2.0 90.0
6000000.00 1 1.0 1.0 91.0
6300000.00 1 1.0 1.0 92.0
7000000.00 1 1.0 1.0 93.0
8000000.00 1 1.0 1.0 94.0
9000000.00 2 2.0 2.0 96.0
9200000.00 1 1.0 1.0 97.0
10000000.00 3 3.0 3.0 100.0
Solar Sesudah Kenaikan BBM
J.KAPAL
Total 4.00 5.00 6.00
SOLAR.S S
100.00 1 0 0 1
130.00 1 1 0 2
140.00 3 2 0 5
160.00 1 0 0 1
175.00 1 0 0 1
180.00 2 0 0 2
200.00 0 8 1 9
300.00 5 4 0 9
320.00 0 2 0 2
350.00 1 2 0 3
400.00 1 8 11 20
420.00 0 2 0 2
425.00 0 1 0 1
450.00 0 15 0 15
475.00 0 2 0 2
480.00 0 5 1 6
485.00 0 1 0 1
500.00 0 2 2 4
520.00 0 1 0 1
550.00 0 1 0 1
560.00 0 2 0 2
600.00 0 1 1 2
800.00 0 2 0 2
840.00 0 1 0 1
900.00 2 0 0 2
960.00 0 2 0 2
1240.00 0 1 0 1
Oli Setelah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 4.00 4 4.0 4.0 4.0
5.00 19 19.0 19.0 23.0
6.00 22 22.0 22.0 45.0
8.00 8 8.0 8.0 53.0
9.00 4 4.0 4.0 57.0
10.00 8 8.0 8.0 65.0
12.00 2 2.0 2.0 67.0
15.00 5 5.0 5.0 72.0
18.00 1 1.0 1.0 73.0
20.00 17 17.0 17.0 90.0
25.00 2 2.0 2.0 92.0
30.00 3 3.0 3.0 95.0
32.00 2 2.0 2.0 97.0
40.00 1 1.0 1.0 98.0
48.00 2 2.0 2.0 100.0
Gas Setelah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 2.00 1 1.0 1.0 1.0
3.00 3 3.0 3.0 4.0
4.00 1 1.0 1.0 5.0
5.00 10 10.0 10.0 15.0
6.00 3 3.0 3.0 18.0
7.00 1 1.0 1.0 19.0
8.00 56 56.0 56.0 75.0
9.00 3 3.0 3.0 78.0
10.00 20 20.0 20.0 98.0
12.00 2 2.0 2.0 100.0
Es Setelah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 7.00 1 1.0 1.0 1.0
9.00 1 1.0 1.0 2.0
20.00 1 1.0 1.0 3.0
24.00 2 2.0 2.0 5.0
25.00 8 8.0 8.0 13.0
28.00 1 1.0 1.0 14.0
30.00 7 7.0 7.0 21.0
35.00 7 7.0 7.0 28.0
36.00 1 1.0 1.0 29.0
40.00 22 22.0 22.0 51.0
45.00 7 7.0 7.0 58.0
50.00 3 3.0 3.0 61.0
60.00 13 13.0 13.0 74.0
70.00 1 1.0 1.0 75.0
72.00 1 1.0 1.0 76.0
80.00 1 1.0 1.0 77.0
90.00 1 1.0 1.0 78.0
95.00 1 1.0 1.0 79.0
100.00 2 2.0 2.0 81.0
105.00 1 1.0 1.0 82.0
120.00 1 1.0 1.0 83.0
125.00 2 2.0 2.0 85.0
140.00 1 1.0 1.0 86.0
150.00 5 5.0 5.0 91.0
160.00 2 2.0 2.0 93.0
180.00 4 4.0 4.0 97.0
200.00 2 2.0 2.0 99.0
225.00 1 1.0 1.0 100.0
Bagi Hasil Sesudah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1500000.00 2 2.0 2.0 2.0
1800000.00 4 4.0 4.0 6.0
2000000.00 25 25.0 25.0 31.0
2300000.00 12 12.0 12.0 43.0
2500000.00 29 29.0 29.0 72.0
2700000.00 2 2.0 2.0 74.0
2800000.00 1 1.0 1.0 75.0
3000000.00 17 17.0 17.0 92.0
3500000.00 3 3.0 3.0 95.0
4000000.00 4 4.0 4.0 99.0
4800000.00 1 1.0 1.0 100.0
Penyusutan Sesudah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 8000.00 1 1.0 1.0 1.0
10000.00 3 3.0 3.0 4.0
15000.00 1 1.0 1.0 5.0
20000.00 3 3.0 3.0 8.0
25000.00 21 21.0 21.0 29.0
30000.00 14 14.0 14.0 43.0
40000.00 7 7.0 7.0 50.0
50000.00 9 9.0 9.0 59.0
55000.00 2 2.0 2.0 61.0
60000.00 3 3.0 3.0 64.0
80000.00 2 2.0 2.0 66.0
90000.00 3 3.0 3.0 69.0
100000.00 7 7.0 7.0 76.0
120000.00 2 2.0 2.0 78.0
150000.00 5 5.0 5.0 83.0
200000.00 8 8.0 8.0 91.0
240000.00 2 2.0 2.0 93.0
250000.00 2 2.0 2.0 95.0
270000.00 1 1.0 1.0 96.0
300000.00 3 3.0 3.0 99.0
500000.00 1 1.0 1.0 100.0
Pemeliharaan Sesudah Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 350000.00 1 1.0 1.0 1.0
400000.00 2 2.0 2.0 3.0
450000.00 4 4.0 4.0 7.0
500000.00 8 8.0 8.0 15.0
550000.00 2 2.0 2.0 17.0
650000.00 1 1.0 1.0 18.0
800000.00 4 4.0 4.0 22.0
850000.00 1 1.0 1.0 23.0
1000000.00 16 16.0 16.0 39.0
1200000.00 1 1.0 1.0 40.0
1300000.00 3 3.0 3.0 43.0
1500000.00 7 7.0 7.0 50.0
1700000.00 2 2.0 2.0 52.0
1800000.00 2 2.0 2.0 54.0
2000000.00 16 16.0 16.0 70.0
2200000.00 2 2.0 2.0 72.0
2500000.00 11 11.0 11.0 83.0
3000000.00 7 7.0 7.0 90.0
3500000.00 3 3.0 3.0 93.0
4000000.00 4 4.0 4.0 97.0
5000000.00 1 1.0 1.0 98.0
12000000.00 1 1.0 1.0 99.0
35000000.00 1 1.0 1.0 100.0
Lampiran 5
Hasil Uji T-Statistik (paired sample t-test)
Notes
Output Created 04-Feb-2016 12:04:25
Comments
Input Data F:\BIRMANTA\SPSS DATA BIRMANTA.sav
Active Dataset DataSet1
Filter <none>
Weight <none>
Split File <none>
N of Rows in Working Data File 100
Missing Value Handling Definition of Missing User defined missing values are treated as
missing.
Cases Used Statistics for each analysis are based on the
cases with no missing or out-of-range data
for any variable in the analysis.
Syntax T-TEST PAIRS=J.M.S.B L.M.S.B F.M.S.B
PENDAPATAS.SB H.T.S.B P.R.T.S.B
P.M.S.B SOLAR.SB OLI.SB GAS.SB ES.SB
B.H.S.B PENYUSUTAN.SB
PEMELIHARAAN.SB WITH J.M.S.S
L.M.S.S F.M.S.S PENDAPATAN.SS
H.T.S.S P.R.T.S.S P.M.S.S SOLAR.SS
OLI.SS GAS.SS ES.SS B.H.S.S
PENYUSUTAN.SS PEMELIHARAAN.SS
(PAIRED)
/CRITERIA=CI(.9500)
/MISSING=ANALYSIS.
Resources Processor Time 0:00:00.016
Elapsed Time 0:00:00.016
Paired Samples Statistics
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean
Pair 1 J.M.S.B 36.0700 100 17.12359 1.71236
J.M.S.S 34.9500 100 17.06338 1.70634
Pair 2 L.M.S.B 6.0800 100 3.66165 .36616
L.M.S.S 6.2600 100 3.62266 .36227
Pair 3 F.M.S.B 4.5200 100 1.76085 .17609
F.M.S.S 4.4600 100 1.75476 .17548
Pair 4 PENDAPATAS.SB 2.8390E6 100 7.71840E5 77183.95971
PENDAPATAN.SS 2.7720E6 100 7.57599E5 75759.85451
Pair 5 H.T.S.B 1188.3000 100 1109.35877 110.93588
H.T.S.S 1070.7120 100 797.55107 79.75511
Pair 6 P.R.T.S.B 2.1415E6 100 5.62824E5 56282.36443
P.R.T.S.S 2.4070E6 100 6.83279E5 68327.86379
Pair 7 P.M.S.B 3.0305E6 100 2.63333E6 2.63333E5
P.M.S.S 3.0670E6 100 2.00917E6 2.00917E5
Pair 8 SOLAR.SB 400.3704 100 210.97092 21.09709
SOLAR.SS 397.1140 100 207.55626 20.75563
Pair 9 OLI.SB 12.2000 100 9.44201 .94420
OLI.SS 12.1500 100 9.38662 .93866
Pair 10 GAS.SB 7.9000 100 1.84500 .18450
GAS.SS 7.8900 100 1.86350 .18635
Pair 11 ES.SB 65.9900 100 50.55820 5.05582
ES.SS 65.6500 100 50.26483 5.02648
Pair 12 B.H.S.B 2.5400E6 100 5.68713E5 56871.28831
B.H.S.S 2.5080E6 100 5.72021E5 57202.10493
Pair 13 PENYUSUTAN.SB 83300.0000 100 82582.12931 8258.21293
PENYUSUTAN.SS 84480.0000 100 87955.27789 8795.52779
Pair 14 PEMELIHARAAN.SB 1.5090E6 100 8.74971E5 87497.12838
Paired Samples Correlations
N Correlation Sig.
Pair 1 J.M.S.B & J.M.S.S 100 .990 .000
Pair 2 L.M.S.B & L.M.S.S 100 .990 .000
Pair 3 F.M.S.B & F.M.S.S 100 .988 .000
Pair 4 PENDAPATAS.SB &
PENDAPATAN.SS
100 .970 .000
Pair 5 H.T.S.B & H.T.S.S 100 .668 .000
Pair 6 P.R.T.S.B & P.R.T.S.S 100 .914 .000
Pair 7 P.M.S.B & P.M.S.S 100 .645 .000
Pair 8 SOLAR.SB & SOLAR.SS 100 .954 .000
Pair 9 OLI.SB & OLI.SS 100 .999 .000
Pair 10 GAS.SB & GAS.SS 100 .999 .000
Pair 11 ES.SB & ES.SS 100 .999 .000
Pair 12 B.H.S.B & B.H.S.S 100 .962 .000
Pair 13 PENYUSUTAN.SB &
PENYUSUTAN.SS
100 .989 .000
Pair 14 PEMELIHARAAN.SB &
PEMELIHARAAN.SS
Paired Differences
1.87517E5 18751.70026 29792.558 47
1.04207E5 3.573 99 .001
Pair 5 H.T.S.B - H.T.S.S 117.58800 827.05164 82.70516 -46.51699 281.69299 1.422 99 .158 Pair 6 P.R.T.S.B - P.R.T.S.S -2.65500E5 2.84063E5 28406.27865 -3.21864E5 -2.09136E5 -9.347 99 .000 Pair 7 P.M.S.B - P.M.S.S
-36500.0000 0
2.03621E6 2.03621E5 -4.40528E5 3.67528E5 -.179 99 .858
Pair 8 SOLAR.SB -
1.56270E5 15626.96452 992.71209 63007.28791 2.048 99 .043
Pair 13 PENYUSUTAN.SB - PENYUSUTAN.SS
-1180.00000
13519.44354 1351.94435 -3862.5509 0
1502.55090 -.873 99 .385
Pair 14 PEMELIHARAAN.SB - PEMELIHARAAN.SS
-6.38500E5 3.35990E6 3.35990E5 -1.30518E6 28177.17347 -1.900 99 .060
Paired Samples Test
1.87517E5 18751.70026 29792.558 47
1.04207E5 3.573 99 .001
Pair 5 H.T.S.B - H.T.S.S 117.58800 827.05164 82.70516 -46.51699 281.69299 1.422 99 .158 Pair 6 P.R.T.S.B - P.R.T.S.S -2.65500E5 2.84063E5 28406.27865 -3.21864E5 -2.09136E5 -9.347 99 .000 Pair 7 P.M.S.B - P.M.S.S
-36500.0000 0
2.03621E6 2.03621E5 -4.40528E5 3.67528E5 -.179 99 .858
Pair 8 SOLAR.SB - SOLAR.SS
3.25640 63.68442 6.36844 -9.37997 15.89277 .511 99 .610
DAFTAR PUSTAKA
Arif, 2006. “Dampak Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM) Terhadap Tingkat Pendapatan Nelayan Puger”, Aspirasi. Volume XVI, No 2, halaman 204-211.
Asmara, Alla, 2007. “Tingkat Pengembalian Pinjaman Dana Masyarakat Dan
Peran Lembaga Keuangan Pada Program Pemberdayaan Ekonomi
Masyarakat Pesisir Di Kabupaten Indramayu”, Fakultas Ekonomi dan Manajemen IPB.Volume 4, No.1, halaman 30.
Hanafiah, A.M.Saefuddin, 2006. Tata Niaga Hasil Perikanan, Universitas Indonesia Press, Jakarta.
Jamal, Badrul, 2014.“Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan (Studi Nelayan Pesisir Desa Klampis Kecamatan Klampis
Kabupaten Bangkalan)”, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya, Malang. Halaman 14.
Kingseng, Rirus A. 2014. Konflik Nelayan, Yayasan Pustaka Obor Indonesia, Jakarta.
Kordi, M. Ghufran H. 2015. Pengelolaan Perikanan Indonesia: Catatan
Mengenai Potensi, Permasalahan dan Prospeknya, Pustaka Baru Press,
Yogyakarta.
Mankiw, N. Gregory. 2002. The Principles of Economics, Salemba Empat, Jakarta.
Nababan, Benny, Yessy Dewita Sari. 2008, “Tinjauan Aspek Ekonomi
Keberlanjutan Perikanan Tangkap Skala Kecil Di Kabupaten Tegal Jawa Tengah”. Sekolah Tinggi Perikanan, DKP RI. Volume 8, No.2, halaman 57.
Pasaribu, Labora. 2008. “Dampak Kenaikan Harga BBM (Solar) Terhadap Usaha
Penangkapan Ikan Dengan Pukat Cincin (Studi Kasus: Kel. Bagan Deli
Kec. Medan Belawan Kota Medan)”, Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara. Halaman 40
Rahmanta, 2014. Ekonomi Pertanian, Usu Press, Medan.
Riyadi, Putut Har, Aziz Nur Bambang. 2007, “ Analisis Kebijakan Keamanan
Pangan Produk Hasil Perikanan Di Pantura Jawa Tengah Dan DIY”. FPIK UNDIP. Volume 2, No.2, Januari 2007, halaman 30-39.
S, Mulyadi. 2005. Ekonomi Kelautan, PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Siagian, Matias. 2014, “Kondisi Sosial Ekonomi Dan Partisipasi Ekonomi Istri
Keluarga Nelayan”, FISIP USU.
Sugiyono. 2007. Metode Penelitian Bisnis, Alfabeta, Bandung.
Tambunan, Dr. Tulus T.H. 2003. Perkembangan Sektor Pertanian Di Indonesia :
Beberapa Isu Penting, Ghalia Indonesia, Jakarta.
Pembahasan Online
http://repository.usu.ac.id
http://www.pemkomedan.go.id/mdnbel.php
www.bps.go.id
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian kualitatif deskriptif yang
menggambarkan keadaan dilapangan secara sistematis dengan fakta-fakta dan
interpretasi yang tepat dan data yang saling berhubungan, serta bukan hanya untuk
mencari kebenaran mutlak, tetapi pada hakikatnya mencari pemahaman observasi.
3.2 Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini dilakukan di Kecamatan Medan Belawan pada 6
kelurahan, yaitu Kelurahan Belawan I, Kelurahan Belawan II, Kelurahan Belawan
Sicanang, Kelurahan Bagan Deli, Kelurahan Belawan Bahari dan Kelurahan
Belawan Bahagia.
3.3 Batasan Operasional
Batasan operasional variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Masyarakat Kecamatan Medan Belawan yang berprofesi sebagai nelayan.
2. Nelayan Kecamatan Medan Belawan yang menggunakan kapal motor
sebagai transportasi untuk menangkap ikan.
3. Nelayan Kecamatan Medan Labuhan yang menggunakan kapal motor dengan ukuran ≤ 6 GT.
3.4 Definisi Operasional
3.4.1 Variabel Independen
Bahan bakar minyak adalah bahan bakar mineral cair yang di peroleh dari
hasil tambang pengeboran sumur-sumur minyak, dan hasil kasar yang diperoleh
disebut dengan minyak mentah, selanjutnya diolah kembali menjadi bahan bakar
yang dapat digunakan oleh semua orang dalam melakukan kegiatan yang
berhubungan dengan alat atau teknologi yang menggunakan minyak sebagai
bahan bakarnya. Dalam hal ini adalah solar, yang digunakan nelayan untuk
menangkap ikan dengan kapal motor (satuan : Rupiah/Liter). Waktu yang
digunakan dalam penelitian ini adalah masa periode kepemimpinan Presiden Ir.
Joko Widodo yaitu Januari 2015 - Oktober 2015.
3.4.2 Variabel Dependen
1. Pendapatan Nelayan
Pendapatan adalah jumlah kegunaan yang dapat dihasilkan melalui suatu
usaha. Pada hakikatnya jumlah uang yang diterima oleh seseorang produsen
(nelayan/petani ikan) untuk produksi yang dijualnya tergantung dari:
1. Jumlah uang yang harus dikeluarkan oleh konsumen
2. Jumlah produk yang dipasarkan
3. Biaya-biaya untuk menggerakan produk ke pas
3.5 Populasi dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
Tabel 3.1
Komposisi Mata Pencaharian Penduduk Menurut Kelurahan di Kecamatan Medan Belawan Tahun 2013
Kelurahan Pegawai Petani
(Jiwa)
Sumber : BPS Sumut 2014
Berdasarkan tabel diatas, Bagan Deli yang menjadi daerah penelitian ini
adalah sebanyak 1.256 jiwa. Dan ini merupakan daerah terpadat dari seluruh
kecamatan Medan Belawan, dimana mayoritas penduduk di Bagan Deli berprofesi
sebagai nelayan.
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh
populasi tersebut. Dalam penelitian ini, teknik pengambilan sampel yg digunakan
adalah teknik sampel acak sederhana (simple random sampling) dengan
menggunakan rumus Slovin untuk menentukan banyaknya responden yang akan
di wawancara. Teknik ini digunakan karena dalam prosesnya, satuan sampling
dipilih sedemikian rupa sehingga setiap satuan dalam populasi mempunyai
kesempatan yang sama untuk terpilih dalam sampel.
Berikut adalah rumus Slovin yang digunakan dalam penelitian ini :
� =
�
Dimana :
n = Jumlah sampel
N = Jumlah Populasi
ℯ
= Toleransi ketidaktelitian (10%)Apabila dihitung,
� = + . . % 2
� = 99,92 = 100 Sampel
Maka dari perhitungan tersebut, diperoleh jumlah sampel yang akan menjadi responden dalam memberikan pendapat pada kuisioner yang disebar adalah sebanyak 100 orang.
Untuk menentukan wilayah penelitian dalam hal ini menggunakan teknik
sampling daerah (Cluster Sampling), tujuannya adalah untuk memperkecil
wilayah generalisasi penelitian yang akan dilakukan. Dalam penelitian ini dipilih
Kelurahan Bagan Deli. Hal ini dikarenakan dari 6 Kelurahan di Kecamatan
Medan Belawan, Kelurahan yang memiliki populasi nelayan terbanyak adalah
Kelurahan Bagan Deli.
3.6 Jenis Data
Jenis data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah data primer,
yaitu data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh peneliti langsung dari
sumbernya. Data primer dalam penelitian ini adalah informasi yang dikumpulkan
berdasarkan jawaban nelayan sebagai responden terhadap kuisioner yang berisi
3.7 Metode Pengumpulan Data
Dalam suatu penelitian, pengumpulan data perlu dilakukan secara
berhati-hati, sistematis dan cermat, sehingga data yang dikumpulkan relevan dengan
masalah yang diteliti. Untuk itu metode pengumpulan data yang digunakan dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Observasi, yaitu pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan
langsung terhadap responden penelitian.
2) Kuisioner, yaitu teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara
memberikan sejumlah pertanyaan tertulis secara terstruktur kepada
responden penelitian berkaitan dengan tanggapannya terhadap variabel
yang diteliti.
3) Wawancara, yaitu pengumpulan data dengan cara melakukan tanya jawab
secara mendalam kepada responden penelitian untuk memperoleh data
yang lebih akurat dan lengkap.
3.8 Teknik Analisis Data
3.8.1 Analisis kuantitatif deskriptif
Analisis kualitatif deskriptif adalah metode yang menggambarkan dan
menjabarkan objek yang diteliti melalui data atau sampel yang telah ditentukan
dalam penelitian ini. Data yang dikumpulkan melalui kuisioner, observasi maupun
wawancara selanjutnya disajikan dalam bentuk tabel maupun diagram yang
kemudian ditafsirkan, sehingga memberikan gambaran yang jelas mengenai objek
3.8.2 Uji Beda
Uji beda merupakan uji yang digunakan untuk mencari perbedaan, baik
antara dua sampel data atau beberapa sampel data. Dalam kasus tertentu, juga bisa
mencari perbedaan antara suatu sampel dengan nilai tertentu. Dalam penelitian
ini, uji beda dilakukan dengan menggunakan alat uji SPSS. Dalam penelitian ini
menggunakan uji Paired Sample t-test untuk mengetahui perbedaan jumlah
pendapatan nelayan buruh pada Kecamatan Medan Belawan sebelum harga BBM
naik dengan sesudah harga BBM naik.
Adapun rumus yang digunakan untuk mencari t-hitung adalah:
t−hitung =��−�
Sbi
Keterangan: bi : koefisien variabel independe ke-i b : nilai hipotesis nol
Sbi : simpangan baku dari variabel independen ke-i
Ho = Ho diterima, tidak terdapat perbedaan pendapatan antara sebelum dan
sesudah kenaikan BBM.
Ha = Ha diterima, terdapat perbedaan pendapatan angara sebelum dan
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian
Kota Medan adalah kota metropolitan yang merupakan kota terbesar
ketiga di Indonesia setelah kota Jakarta dan Surabaya yang terdiri dari 21
kecamatan. Adapun batas di bagian utara kota Medan, yaitu terdapat Kecamatan
Medan Labuhan, kecamatan Medan Belawan, Kecamatan Medan Marelan, dan
Kecamatan Medan Deli. Sebelah selatan kota Medan yaitu terdapat Kecamatan
Medan Johor, Kecamatan Medan Selayang, Kecamatan Medan Tuntungan, dan
Kecamatan Medan Amplas. (www.pemkomedan.go.id).
Medan didirikan oleh Guru Patimpus Sembiring Pelawi pada tahun 1590.
Jhon Anderson, orang Eropa yang pertama mengunjungi Deli pada tahun 1833
menemukan sebuah kampung yang bernama Medan. Kampung ini berpenduduk
200 orang dan seorang pemimpin bernama Tuanku Pulau Brayan. Pada tahun
1886, Medan secara resmi memperoleh status sebagai kota, dan tahun berikutnya
memperoleh residen Pesisir Timur serta Sultan Deli pindah ke-26 Medan.
Dengan luas wilayah sekitar 265,10 km2 dengan jumlah penduduk sekitar
2.731.607 jiwa yang tersebar di 21 kecamatan dan 151 kelurahan ini berbatasan
dengan Kabupaten Deli Serdang di setiap sisi wilayahnya, baik di sebelah utara,
Gambar 4.1
Peta Wilayah Kecamatan Medan Belawan Berdasarkan Batas Wilayah Kecamatan Tahun 2010
Kecamatan medan belawan adalah salah satu dari 21 kecamatan yang ada
di kota Medan, provinsi Sumatera Utara, Indonesia. Kecamatan medan belawan
merupakan daerah pesisir kota Medan yang juga merupakan daerah atau wilayah
bahari dan maritim yang berbatasan langsung dengan Selat Malaka di sebelah
utara dengan luas wilayah yang mencapai 21,82 km2 dengan populasi penduduk
yang berjumlah 96.280 jiwa pada tahun 2013. Kecamatan medan belawan berada
berada diantara jalur perdagangan dunia.Topografi daerah Belawan merupakan
daerah pesisir dengan sungai yang bermuara ke laut dan ditemukan banyak
daearah rawa dengan hutan bakau.
Secara administrasi kecamatan Medan Belawan memiliki 6 kelurahan
yaitu; Kel.Belawan 1, Kel.Belawan 2, Kel.Belawan Sicanang, Kel.Bagan Deli,
Kel.Bagan Bahagia, dan Kel.Bagan Bahari.
4.1.1 Kependudukan
Jumlah penduduk di kecamatan Medan Belawan pada tahun 2013, yaitu
96.280 jiwa, dengan jumlah rumah tangga 21.289 RT. Tingkat kepadatan
penduduk kecamatan Medan Belawan pada tahun 2013, yaitu mencapai 4.412
jiwa/km2. Adapun jumlah penduduk terbanyak kecamatan Medan Belawan, yaitu
berada pada kelurahan Belawan 2 yakni terdapat 21.072 jiwa dan jumlah terkecil
berada pada kelurahan Belawan Bahagia yakni terdapat 11.985 jiwa.
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 4.1 berikut:
Tabel 4.1
Jumlah Penduduk, Luas Kelurahan, Banyaknya Rumah Tangga (RT), Kepadatan Penduduk per Km dirinci Menurut Kelurahan di Kecamatan
Medan Belawan Tahun 2013
NO Kelurahan Jumlah
4.2 Hasil Analisis Data
4.2.1. Karakteristik Responden
Sebelum masuk pada analisis data sebagaimana telah ditetapkan dalam
operasional penelitian, pada kuisioner yang telah dibagikan maka setiap
responden memiliki karakteristik yang berbeda-beda. Maka dilakukanlah
pengelompokan sebagaimana telah ditetapkan sebelumnya agar mendapat
gambaran secara umum.
Adapun pengelompokan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Distribusi Responden Berdasarkan Umur
Tabel 4.2
Distribusi Responden Berdasarkan Umur 2016
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid 21-30 29 29.0 29.0 29.0
31-40 42 42.0 42.0 71.0
41-50 23 23.0 23.0 94.0
51> 6 6.0 6.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.2 diatas, dapat disimpulkan bahwa dari 100 orang
responden menunjukkan yang paling banyak adalah yang berumur 31-40 tahun
(42%), kemudian dilanjutkan dengan yang berumur 21-30 tahun (29%), kemudian
dilanjutkan dengan yang berumur 41-50 tahun (23%), dan responden yang paling
sedikit adalah yang berumur >51 tahun (6%). Sehingga dapat dilihat sebagian
2. Distribusi Responden Berdasarkan Pendidikan
Tabel 4.3
Distribusi Responden Berdasarkan Pendidikan 2016
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid SD 16 16.0 16.0 16.0
SMA/SMK 51 51.0 51.0 67.0
SMP 33 33.0 33.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Dari table 4.3 diatas dapat disimpulkan bahwa dari 100 orang responden
yang diteliti menunjukkan yang paling banyak adalah lulusan SMA/SMK
sebanyak 51 orang (51%), kemudian disusul dengan lulusan SMP sebanyak 33
orang (33) dan yang paling sedikit yaitu lulusan SD sebanyak 16 orang (16%).
3. Distribusi Responden Berdasarkan Status Nelayan
Tabel 4.4
Distribusi Responden Berdasarkan Status Nelayan 2016
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid ABK 41 41.0 41.0 41.0
Tekong 59 59.0 59.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Penelitian ini menggunakan sampel dengan metode simple random
sampling, sehingga sampel yang diambil secara acak dapat dilihat berdasarkan
status seperti tabel diatas. Berdasarkan tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa dari
status sebagai Tekong adalah sebanyak 59 orang (59%), kemudian dususul
dengan nelayan yang berstatus sebagai ABK sebanyak 41 orang (41%).
4. Distribusi Responden Berdasarkan Jumlah Tanggungan
Tabel 4.5
Distribusi Responden Berdasarkan Jumlah Tanggungan 2016
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid 1.00 10 10.0 10.0 10.0
2.00 17 17.0 17.0 27.0
3.00 43 43.0 43.0 70.0
4.00 22 22.0 22.0 92.0
5.00 8 8.0 8.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data Primer Diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.5 diatas, dapat disimpulkan bahwa dari 100 orang
responden yang diteliti menunjukkan, bahwa sebanyak 43 orang (43%) responden
menanggung sebanyak 3 orang dalam keluarganya, kemudian disusul sebanyak 22
orang (22%) responden menangung sebanyak 4 orang dalam keluarganya,
kemudian disusul sebanyak 17 orang (17%) responden menanggung 2 orang
dalam keluarganya, kemudian sebanyak 8 orang (8%) responden menanggung 5
orang dalam keluarganya dan yang paling sedikit, yaitu sebanyak 10 orang (10%)
responden menanggung 1 orang dalam keluarganya. Sehingga kebanyakan
kehidupan masayarakat di Bagan Deli sangat bergantung dengan mata
pencaharian utama sebagai nelayan, sehingga hal ini juga sangat ditentukan
5. Distibusi Responden Berdasarkan Jenis Kapal
Tabel 4.6
Distibusi Responden Berdasarkan Jenis Kapal 2016
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid 4.00 18 18.0 18.0 18.0
5.00 66 66.0 66.0 84.0
6.00 16 16.0 16.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.6 diatas, dapat disimpulkan bahwa dari 100 orang
responden yang diteliti menunjukkan bahwa nelayan yang paling banyak
menggunakan kapal dengan jenis 5 GT adalah sebanyak 66 orang (66%),
kemudian disusul dengan jenis kapal 4 GT yaitu sebanyak 18 orang (18%) dan
nelayan yang paling sedikit adalah nelayan yang menggunakan kapal jenis 6 GT
adalah sebanyak 16 orang (16%). Pada penelitian ini dipilih nelayan kecil karena
mayoritas yang langsung mendapat dampak dari kenaikan BBM adalah nelayan
kecil, hal ini dipengaruhi oleh modal kecil dan biaya hidup yang tidak sesuai
6. Distribusi Responden Berdasarkan Merek Mesin
Tabel 4.7
Distribusi Responden Berdasarkan Merek Mesin 2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Dompeng 52 52.0 52.0 52.0
Fengtian 7 7.0 7.0 59.0
Jendong 10 10.0 10.0 69.0
Mitsubishi 14 14.0 14.0 83.0
Nissan 1 1.0 1.0 84.0
Tianli 16 16.0 16.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.7 diatas dapat disimpilkan bahwa dari 100 orang
responden yang diteliti menunjukkan nelayan paling banyak menggunakan kapal
dengan merek Dompeng sebanyak 52 orang (52%), kemudian dengan merek
Tianli sebanyak 16 orang (16%), Mitsubishi sebanyak 14 orang (14%), Jendong
sebanyak 10 orang (10%), merek Fengtian sebanyak 7 orang (7%), dan nelayan
7. Distribusi Responden Berdasarkan Kekuatan Mesin
Tabel 4.8
Distribusi Responden Berdasarkan Kekuatan Mesin 2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 23.00 7 7.0 7.0 7.0
24.00 9 9.0 9.0 16.0
25.00 2 2.0 2.0 18.0
28.00 19 19.0 19.0 37.0
30.00 48 48.0 48.0 85.0
32.00 4 4.0 4.0 89.0
35.00 1 1.0 1.0 90.0
50.00 1 1.0 1.0 91.0
60.00 2 2.0 2.0 93.0
80.00 7 7.0 7.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.8 diatas dapat dijelaskan bahwa dari 100 orang
responden yang diteliti menunjukkan nelayan paling banyak menggunakan kapal
dengan kekuatan 30 pk sebanyak 48 orang (48%), kemudian dengan kekuatan 28
pk sebanyak 19 orang (19%), disusul dengan kekuatan 24 pk sebanyak 9 orang
(9%), kemudian dengan kekuatan 23 pk dan 80 pk menunjukkan hasil yang sama,
yaitu sebanyak 7 orang (7%), kemudian dengan kekuatan 32 pk sebanyak 4 orang
(4%), kemudian dengan hasil yang sama, kekuatan 25 pk dan 60 pk menunjukkan
sebanyak 2 orang (2%), dan kekuatan 35 pk dan 50 pk menunjukkan sebanyak 1
8. Distribusi Responden Berdasarkan Alat Tangkap
Tabel 4.9
Distribusi Responden Berdasarkan Alat Tangkap 2016
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid Bubu Kepiting 26 26.0 26.0 26.0
Jaring Kepiting 4 4.0 4.0 30.0
Memancing 57 57.0 57.0 87.0
Pukat Layang 4 4.0 4.0 91.0
Pukat Udang 7 7.0 7.0 98.0
Tangkul Kepiting 2 2.0 2.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.9 diatas, dapat disimpulkan bahwa dari 100 orang
responden yang diteliti nelayan paling banyak menggunakan Pancingan sebanyak
57 orang (57%), kemudian dengan alat tangkap Bubu Kepiting yaitu sebanyak 26
orang (26%), kemudian dengan Pukat Udang sebanyak 7 orang (7%), kemudian
dengan Jaring Kepiting sebanyak 4 orang (4%), dan yang paling sedikit dengan
menggunakan Tangkul Kepiting sebanyak 2 orang (2%). Berdasarkan jenis alat
tangkap nelayan, yang menggunakan pancingan merupakan nelayan yang berlayar
dengan jarak melaut terjauh. Sedangkan alat tangkap bubu kepiting, pukat udang
dan jaring kepiting tidak terlalu jauh jarak melautnya dari bibir pantai.
4.2.2 Deskriptif Pertanyaan Sebelum Kenaikan BBM dan Sesudah
Kenaikan BBM
1. Deskriptif Jawaban Responden Tentang Pertanyaan Jarak Melaut
Tabel 4.10
Jawaban Responden Terhadap Jarak Melaut yang Ditempuh Setelah Kenaikan BBM
2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 4.00 1 1.0 1.0 1.0
5.00 5 5.0 5.0 6.0
6.00 2 2.0 2.0 8.0
8.00 1 1.0 1.0 9.0
10.00 2 2.0 2.0 11.0
15.00 4 4.0 4.0 15.0
18.00 2 2.0 2.0 17.0
20.00 10 10.0 10.0 27.0
25.00 8 8.0 8.0 35.0
30.00 8 8.0 8.0 43.0
35.00 8 8.0 8.0 51.0
40.00 16 16.0 16.0 67.0
45.00 15 15.0 15.0 82.0
50.00 2 2.0 2.0 84.0
60.00 9 9.0 9.0 93.0
65.00 7 7.0 7.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.10 diatas, menunjukkan bahwa dari 100 orang
responden yang diteliti paling banyak pada jarak 40 mil sebanyak 16 orang (16%),
kemudian pada jarak 45 mil sebanyak 16 orang(16%), jarak 20 mil sebanyak 10
orang (10%), jarak 60 mil sebanyak 9 orang (9%), jarak 25 mil sebanyak 8 orang
(8%), jarak 30 mil sebanyak 8 orang (8%), jarak 35 mil sebanyak 8 orang (8%),
jarak 65 mil sebanyak 7 orang (7%), jarak 5 mil sebanyak 5 orang (5%), jarak 15
mil sebanyak 4 orang (4%), jarak 6 mil sebanyak 2 orang (2%), jarak 10 mil
sebanyak 2 orang (2%), jarak 18 mil sebanyak 2 orang (2%), jarak 50 mil
2. Deskriptif Jawaban Responden Tentang Lama Melaut
Lama melaut merupakan waktu yang digunakan nelayan dalam
menangkap ikan selama berlayar.
Tabel 4.11
Jawaban Responden Terhadap Lama Nelayan Melaut Sebelum Kenaikan BBM
2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 3.00 16 16.0 16.0 16.0
4.00 5 5.0 5.0 21.0
5.00 60 60.0 60.0 81.0
6.00 3 3.0 3.0 84.0
7.00 2 2.0 2.0 86.0
13.00 1 1.0 1.0 87.0
15.00 13 13.0 13.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.11 diatas, menunjukkan bahwa lama nelayan melaut
sebelum kenaikan BBM yang paling banyak melaut adalah dengan 5 hari 60 orang
(60%), kemudian yang 3 hari sebanyak 16 orang (16%), 15 hari sebanyak 13
orang (13%), 4 hari sebanyak 5 orang (5%), 6 hari sebanyak 3 orang (3%), 7 hari
Tabel 4.12
Jawaban Responden Terhadap Lama Nelayan Melaut Setelah Kenaikan BBM
2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 3.00 14 14.0 14.0 14.0
4.00 6 6.0 6.0 20.0
5.00 49 49.0 49.0 69.0
6.00 12 12.0 12.0 81.0
7.00 5 5.0 5.0 86.0
13.00 1 1.0 1.0 87.0
15.00 13 13.0 13.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data Primer diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.12 diatas, menunjukkan bahwa yang paling banyak
melaut setelah adanya kenaikan BBM adalah dengan frekuensi 5 hari sebanyak 49
orang (49%), kemudian yang 3 hari sebanyak 14 orang (14%), 15 hari sebanyak
13 orang (13%), 6 hari sebanyak 12 orang (12%), 4 hari sebanyak 6 orang (6%), 7
hari sebanyak 5 orang (5%), dan yang paling sedikit adalah 13 hari sebanyak 1
orang (1%).
3. Deskriptif Jawaban Responden Terhadap Frekuensi Melaut
Frekuensi melaut merupakan jumlah berapa kali nelayan berlayar untuk
Tabel 4.13
Jawaban Responden Terhadap Frekuensi Nelayan Melaut Sebelum Kenaikan BBM
2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 2.00 14 14.0 14.0 14.0
3.00 4 4.0 4.0 18.0
4.00 41 41.0 41.0 59.0
5.00 24 24.0 24.0 83.0
6.00 6 6.0 6.0 89.0
7.00 1 1.0 1.0 90.0
8.00 8 8.0 8.0 98.0
9.00 1 1.0 1.0 99.0
12.00 1 1.0 1.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Dari tabel 4.13 diatas, menunjukkan bahwa nelayan paling banyak
berlayar sebelum kenaikan BBM untuk menangkap ikan dalam sebulan adalah 4
kali dalam satu bulan yaitu sebanyak 41 orang (41%), kemudian diikuti dengan 5
kali dalam satu bulan yaitu sebanyak 24 orang (24%), 2 kali dalam satu bulan
yaitu sebanyak 14 orang (14%), 8 kali dalam satu bulan yaitu sebanyak 8 orang
(8%), 6 kali dalam satu bulan yaitu sebanyak 6 orang (6%), dan dengan frekuensi
Tabel 4.14
Jawaban Responden Terhadap Frekuensi Nelayan Melaut Setelah Kenaikan BBM
2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 2.00 14 14.0 14.0 14.0
3.00 5 5.0 5.0 19.0
4.00 42 42.0 42.0 61.0
5.00 25 25.0 25.0 86.0
6.00 3 3.0 3.0 89.0
7.00 2 2.0 2.0 91.0
8.00 6 6.0 6.0 97.0
9.00 2 2.0 2.0 99.0
12.00 1 1.0 1.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Dari tabel 4.14 diatas, menunjukkan bahwa nelayan paling banyak
berlayar untuk menangkap ikan setelah kenaikan BBM dalam sebulan adalah 4
kali dalam satu bulan, yaitu sebanyak 42 orang (42%), kemudian yang berlayar 5
kali dalam satu bulan sebanyak 25 orang (25%), 2 kali dalam satu bulan sebanyak
14 orang (14%), 8 kali dalam satu bulan sebanyak 6 orang (6%), 3 kali dalam satu
bulan sebanyak 14 orang (14%), 6 kali dalam satu bulan sebanyak 3 orang (3%), 7
dan 9 kali dalam satu bulan masing-masing sebanyak 2 orang dengan taraf
masing-masing (2%), dan yang paling sedikit, yaitu 12 kali berlayar dalam satu
4. Deskriptif Jawaban Responden Tentang Pendapatan Nelayan
Pendapatan merupakan sejumlah uang yang didapatkan oleh nelayan
setelah hasil tangkapan dijual seluruhnya.
Tabel 4.15
Jawaban Responden Terhadap Pendapatan Yang Diperoleh Sebelum Kenaikan BBM
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1500000.00 2 2.0 2.0 2.0
1800000.00 1 1.0 1.0 3.0
2000000.00 18 18.0 18.0 21.0
2500000.00 34 34.0 34.0 55.0
3000000.00 23 23.0 23.0 78.0
3200000.00 2 2.0 2.0 80.0
3500000.00 3 3.0 3.0 83.0
3900000.00 1 1.0 1.0 84.0
4000000.00 9 9.0 9.0 93.0
4500000.00 5 5.0 5.0 98.0
4800000.00 1 1.0 1.0 99.0
5000000.00 1 1.0 1.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Dari tabel 4.15 diatas, menunjukkan bahwa nelayan paling banyak mendapatkan
pendapatan rata-rata dalam satu bulan pada saat sebelum kenaikan BBM, yaitu sebesar
Rp 2.500.000 sebanyak 34 orang (34%), kemudian dengan pendapatan rata-rata sebesar
Rp 3.000.000 sebanyak 23 orang (23%), dengan pendapatan Rp 2.000.000 sebanyak 18
orang (18%), dengan pendapatan Rp 4.000.000 sebanyak 9 orang (9%), dengan
pendapatan Rp 4.500.000 sebanyak 5 orang (5%), dengan pendapatan Rp 3.500.000
sebanyak 3 orang (3%), dengan pendapatan Rp 1.500.000 sebanyak 2 orang (2%),
(1%), dengan pendapatan Rp 4.800.000 sebanyak 1 orang (1%), dan dengan pendapatan
Rp 5.000.000 sebanyak 1 orang (1%).
Tabel 4.16
Jawaban Responden Terhadap Pendapatan Yang Diperoleh Setelah Kenaikan BBM
2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1500000.00 2 2.0 2.0 2.0
1800000.00 4 4.0 4.0 6.0
2000000.00 18 18.0 18.0 24.0
2300000.00 7 7.0 7.0 31.0
2500000.00 24 24.0 24.0 55.0
2700000.00 2 2.0 2.0 57.0
2800000.00 1 1.0 1.0 58.0
3000000.00 21 21.0 21.0 79.0
3200000.00 1 1.0 1.0 80.0
3500000.00 4 4.0 4.0 84.0
3800000.00 1 1.0 1.0 85.0
3900000.00 1 1.0 1.0 86.0
4000000.00 9 9.0 9.0 95.0
4200000.00 1 1.0 1.0 96.0
4300000.00 1 1.0 1.0 97.0
4500000.00 1 1.0 1.0 98.0
4800000.00 1 1.0 1.0 99.0
5000000.00 1 1.0 1.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
Dari tabel 4.16 diatas, menunjukkan bahwa nelayan paling banyak
mendapatkan pendapatan rata-rata dalam satu bulan, yaitu sebesar Rp 2.500.000
sebanyak 24 orang (24%), kemudian dengan pendapatan rata-rata sebesar Rp
3.000.000 sebanyak 21 orang (21%), dengan pendapatan Rp 2.000.000 sebanyak
18 orang (18%), dengan pendapatan Rp 4.000.000 sebanyak 9 orang (9%), dengan
1.800.000 sebanyak 4 orang (4%), dengan pendapatan Rp 3.500.000 sebanyak 4
orang (4%), dengan pendapatan Rp 1.500.000 sebanyak 2 orang (2%), dengan
pendapatan Rp 2.700.000 sebanyak 2 orang (2%), dengan pendapatan Rp
2.800.000 sebanyak 1 orang (1%), dengan pendapatan Rp 3.200.000 sebanyak 1
orang (1%), dengan pendapatan Rp 3.800.000 sebanyak 1 orang (1%), dengan
pendapatan Rp 3.900.000 sebanyak 1 orang (1%), dengan pendapatan Rp
4.200.000 sebanyak 1 orang (1%), dengan pendapatan Rp 4.300.000 sebanyak 1
orang (1%), dengan pendapatan Rp 4.500.000 sebanyak 1 orang (1%), dengan
pendapatan Rp 4.800.000 sebanyak 1 orang (1%), dan dengan pendapatan Rp
5.000.000 sebanyak 1 orang (1%).
Berdasarkan perbandingan dari tabel 4.15 dan 4.16 disimpulkan bahwa
pendapatan nelayan sebelum dan sesudah kenaikan BBM mengalami perubahan.
Dimana pendapatan sebelum kenaikan BBM lebih tinggi daripada pendapatan
nelayan sesudah kenaikan BBM. Dengan kata lain pendapatan nelayanmengalami
penurunan setelah adanya kenaikan BBM. Hal ini ditunjukkan dari rata-rata
pendapatan bila dihitung:
a. Pendapatan nelayan sebelum kenaikan BBM adalah Rp 283.900.00/100 = Rp
2.839.000 per orang
b. Pendapatan nelayan setelah kenaikan BBM adalah Rp 277.200.000/100 = Rp
2.772.000 per orang
Dari perbandingan diatas dapat dilihat bahwa, kenaikan BBM memberikan
5. Deskriptif Jawaban Responden Tentang Hasil Tangkapan
Hasil tangkapan nelayan adalah sejumlah ikan yang didapatkan oleh
nelayan dalam berlayar. Usaha penangkapan ikan ini tidak sepenuhnya disengaja
oleh manusia (nelayan).
Hasil tangkapan bisa saja berubah secara signifikan, hal ini disebabkan
oleh teknologi, penurunan spesies ikan akibat penangkapan yang berlebihan
sehingga berada diambang kepunahan, perubahan alam yang senantiasa dapat
berubah-ubah seperti naiknya permukaan air laut sehingga nelayan susah untuk
Tabel 4.17
Jawaban Responden Terhadap Hasil Tangkapan yang Diperoleh Nelayan Sebelum Kenaikan BBM
2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 150.00 1 1.0 1.0 1.0
240.00 1 1.0 1.0 2.0
250.00 1 1.0 1.0 3.0
300.00 5 5.0 5.0 8.0
350.00 1 1.0 1.0 9.0
400.00 3 3.0 3.0 12.0
450.00 1 1.0 1.0 13.0
500.00 7 7.0 7.0 20.0
600.00 5 5.0 5.0 25.0
650.00 1 1.0 1.0 26.0
800.00 5 5.0 5.0 31.0
850.00 1 1.0 1.0 32.0
900.00 3 3.0 3.0 35.0
990.00 1 1.0 1.0 36.0
1000.00 39 39.0 39.0 75.0
1200.00 5 5.0 5.0 80.0
1300.00 2 2.0 2.0 82.0
1500.00 3 3.0 3.0 85.0
2000.00 7 7.0 7.0 92.0
2400.00 1 1.0 1.0 93.0
2500.00 1 1.0 1.0 94.0
3000.00 1 1.0 1.0 95.0
4000.00 4 4.0 4.0 99.0
Dari tabel 4.17 diatas, menunjukkan bahwa rata-rata nelayan paling
banyak mendapatkan hasil tangkapan pada saat sebelum kenaikan BBM adalah
sebesar 1000 kg dalam satu bulan, yaitu sebanyak 39 orang (39%), 500 kg
sebanyak 7 orang (7%), 2000 kg sebanyak 7 orang (7%), 300 kg sebanyak 5 orang
(5%), 600 kg sebanyak 5 orang (5%), 800 kg sebanyak 5 orang (5%), 1200 kg
sebanyak 5 orang (5%), 4000 kg sebanyak 4 orang (4%), 400 kg sebanyak 3 orang
(3%), 900 kg sebanyak 3 orang (3%), 1.500 kg sebanyak 3 orang (3%), 13000 kg
sebanyak 2 orang (2%), 150 kg sebanyak 1 orang (1%), 240 kg sebanyak 1 orang
(1%), 250 kg sebanyak 1 orang (1%), 350 kg sebanyak 1 orang (1%), 450 kg
sebanyak 1 orang (1%), 650 kg sebanyak 1 orang (1%), 850 kg sebanyak 1 orang
(1%), 990 kg sebanyak 1 orang (1%), 2400 kg sebanyak 1 orang (1%), 2500 kg
sebanyak 1 orang (1%), 300 kg sebanyak 1 orang (1%), dan sebanyak 9000 kg
Tabel 4.18
Jawaban Responden Terhadap Hasil Tangkapan yang Diperoleh Nelayan Setelah Kenaikan BBM
2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1.20 1 1.0 1.0 1.0
150.00 1 1.0 1.0 2.0
250.00 2 2.0 2.0 4.0
270.00 1 1.0 1.0 5.0
300.00 4 4.0 4.0 9.0
350.00 1 1.0 1.0 10.0
360.00 1 1.0 1.0 11.0
400.00 5 5.0 5.0 16.0
450.00 4 4.0 4.0 20.0
500.00 2 2.0 2.0 22.0
550.00 1 1.0 1.0 23.0
600.00 4 4.0 4.0 27.0
650.00 1 1.0 1.0 28.0
700.00 1 1.0 1.0 29.0
750.00 1 1.0 1.0 30.0
800.00 6 6.0 6.0 36.0
850.00 2 2.0 2.0 38.0
900.00 9 9.0 9.0 47.0
990.00 1 1.0 1.0 48.0
1000.00 29 29.0 29.0 77.0
1200.00 4 4.0 4.0 81.0
1300.00 2 2.0 2.0 83.0
1500.00 3 3.0 3.0 86.0
2000.00 7 7.0 7.0 93.0
2400.00 1 1.0 1.0 94.0
2500.00 1 1.0 1.0 95.0
3000.00 1 1.0 1.0 96.0
4000.00 4 4.0 4.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
orang (7%), 800 kg sebanyak 6 orang (6%), 400 kg sebanyak 5 orang (5%), 300
kg sebanyak 4 orang (4), 450 kg sebanyak 4 orang (4%), 600 kg sebanyak 4 orang
(4%), 1.200 kg sebanyak 4 orang (4%), 4.000 kg sebanyak 4 orang (4%), 1.500 kg
sebanyak 3 orang (3%), 250 kg sebanyak 2 orang (2%), 500 kg sebanyak 2 orang
(2%), 850 kg sebanyak 2 orang (2%), 1.300 kg sebanyak 2 orang (2%), 120 kg
sebanyak 1 orang (1%), 150 kg sebanyak 1 orang (1%), 270 kg sebanyak 1 orang
(1%), 350 kg sebanyak 1 orang (1%), 360 kg sebanyak 1 orang (1%), 550 kg
sebanyak 1 orang (1%), 650 kg sebanyak 1 orang (1%), 700 kg sebanyak 1 orang
(1%), 750 kg sebanyak 1 orang (1%), 990 kg sebanyak 1 orang (!%), 2.400 kg
sebanyak 1 orang (1%), 2.500 kg sebanyak 1 orang (1%), dan 3.000 kg sebanyak
1 orang (1%).
6. Deskriptif Jawaban Responden Tentang Pengeluaran Rumah Tangga
Pengeluaran rumah tangga merupakan biaya rata-rata yang dikeluarkan
oleh rumah tangga untuk konsumsi rumah tangga, dan biaya sekolah anak-anak..
Pengeluaran ini sangat ditentutan oleh pendapatan nelayan dari hasil penjualan
ikan-ikan yang didapatkan selama melaut setelah dipotong dengan biaya-biaya
selama melaut. Sehingga diperoleh hasil bersih dari total penjualan hasil
Tabel 4.19
Jawaban Responden Terhadap Pengeluaran Rumah Tangga setelah Kenaikan BBM
2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 200000.00 1 1.0 1.0 1.0
1200000.00 1 1.0 1.0 2.0
1500000.00 6 6.0 6.0 8.0
1600000.00 1 1.0 1.0 9.0
1700000.00 5 5.0 5.0 14.0
1750000.00 1 1.0 1.0 15.0
1800000.00 12 12.0 12.0 27.0
2000000.00 14 14.0 14.0 41.0
2100000.00 1 1.0 1.0 42.0
2200000.00 2 2.0 2.0 44.0
2300000.00 5 5.0 5.0 49.0
2500000.00 16 16.0 16.0 65.0
2550000.00 1 1.0 1.0 66.0
2700000.00 3 3.0 3.0 69.0
2800000.00 4 4.0 4.0 73.0
3000000.00 11 11.0 11.0 84.0
3200000.00 1 1.0 1.0 85.0
3300000.00 1 1.0 1.0 86.0
3500000.00 13 13.0 13.0 99.0
4000000.00 1 1.0 1.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data diolah 2016
Dari tabel 4.19 diatas, menunjukkan bahwa nelayan yang paling banyak
menghabiskan uang untuk pengeluaran rumah tangga dengan rata-rata sebesar Rp
2.500.000 adalah sebanyak 16 orang (16%), kemudian dengan rata-rata Rp
2.000.000 sebanyak 14 orang (14%), denga rata-rata Rp 3.500.000 sebanyak 13
orang (13%), dengan rata-rata Rp 1.800.000 sebanyak 12 orang (12%), dengan
dengan rata-rata Rp 2.300.000 sebanyak 5 orang (5%), dengan rata-rata Rp
2.800.000 sebanyak 4 orang (4%), dengan rata-rata Rp 2.700.000 sebanyak 3
orang (3%), dengan rata Rp 2.200.000 sebanyak 2 orang (2%), dengan
rata-rata Rp 200.000 sebanyak 1 orang (1%), dengan rata-rata-rata-rata Rp 1.200.000 sebanyak
1 orang (1%), dengan rata Rp 1.600.000 sebanyak 1 orang (1%), dengn
rata-rata Rp 1.750.000 sebanyak 1 orang (1%), dengan rata-rata-rata-rata Rp2.100.000 sebanyak
1 orang (1%), dengan rata-rata Rp 2.550.000 sebanyak 1 orang, dengan rata-rata
Rp 3.200.000 sebanyak 1 orang (1%), dengan rata-rata Rp 3.300.000 sebanyak 1
orang (1%), dan dengan pengeluaran rata-rata sebesar Rp 4.000.000 sebanyak 1
orang.
7. Deskriptif Jawaban Responden Tentang Persediaan Makanan
Persediaan makanan merupakan persediaan kebutuhan pangan nelayan
sehari-hari selama melaut untuk dikonsumsi seperti beras, air bersih,
sayur-sayuran, minyak goreng, dan sebagainya. Makanan yang dibawa tersebut nantinya
akan dikonsumsi oleh nelayan tersebut selama beberapa hari melaut. Apabila
nelayan kehabisan persediaan makanan sebelum target terpenuhi, maka nelayan
terpaksa mengkonsumsi hasil tangkapan dan ada juga nelayan yang harus
Tabel 4.20
Jawaban Responden terhadap Persediaan Makanan yang dikeluarkan setelah Kenaikan BBM
2016
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1000000.00 3 3.0 3.0 3.0
1200000.00 2 2.0 2.0 5.0
1500000.00 1 1.0 1.0 6.0
1600000.00 2 2.0 2.0 8.0
1800000.00 3 3.0 3.0 11.0
2000000.00 22 22.0 22.0 33.0
2100000.00 1 1.0 1.0 34.0
2200000.00 4 4.0 4.0 38.0
2300000.00 4 4.0 4.0 42.0
2400000.00 1 1.0 1.0 43.0
2500000.00 22 22.0 22.0 65.0
2600000.00 1 1.0 1.0 66.0
2700000.00 1 1.0 1.0 67.0
2800000.00 4 4.0 4.0 71.0
3000000.00 9 9.0 9.0 80.0
3500000.00 4 4.0 4.0 84.0
4000000.00 2 2.0 2.0 86.0
4200000.00 1 1.0 1.0 87.0
4500000.00 1 1.0 1.0 88.0
5500000.00 2 2.0 2.0 90.0
6000000.00 1 1.0 1.0 91.0
6300000.00 1 1.0 1.0 92.0
7000000.00 1 1.0 1.0 93.0
8000000.00 1 1.0 1.0 94.0
9000000.00 2 2.0 2.0 96.0
9200000.00 1 1.0 1.0 97.0
10000000.00 3 3.0 3.0 100.0
Total 100 100.0 100.0
Sumber : Data primer diolah 2016
sebanyak 22 orang (22%), Rp 3.000.000 sebanyak 9 orang (9%), Rp 2.200.000
sebanyak 4 orang, Rp 2.300.000 sebanyak 4 orang, Rp 2.800.000 sebanyak 4
orang (4%), Rp 3.500.000 sebanyak 4 orang (4%), Rp 1.000.000 sebanyak 3
orang (3%), Rp 1.800.000 sebanyak 3 orang (3%), Rp 10.000.000 sebanyak 3
orang (10%), Rp 1.200.000 sebanyak 2 orang (2%), Rp 1.600.000 sebanyak 2
orang (2%), Rp 4.000.000 sebanyak 2 orang (2%), Rp 5.500.000 sebanyak 2
orang (2%), Rp 9.000.000 sebanyak 2 orang (2%), Rp 1.500.000 sebanyak 1
orang (1%), Rp 2.100.000 sebanyak 1 orang (1%), Rp 2.600.000 sebanyak 1
orang (1%), Rp 2.700.000 sebanyak (1%), Rp 4.200.000 sebanyak 1 orang (1%),
Rp 4.500.000 sebanyak 1 orang (1%), Rp 6.000.000 sebanyak 1 orang (1%), Rp
6.300.000 sebanyak 1 orang (1%), Rp 7.000.000 sebanyak 1 orang (1%), Rp
8.000.000 sebanyak 1 orang (1%), dan Rp 9.200.000 sebanyak 1 orang (1%).
8. Deskriptif Jawaban Responden Tentang Solar
Solar adalah salah satu bahan bakar cair yang dihasilkan dari proses
pengolahan minyak bumi. Solar ini dibutuhkan oleh nelayan untuk menjalakan
kapal motornya dalam menangkap ikan. Dalam hal ini solar yang telah dibawa
jika tidak habis selama melaut, maka akan digunakan lagi untuk melaut
selanjutnya.
Sebagian nelayan menggunakan solar untuk memasak sebagai pengganti
dari gas, karena hal ini dianggap lebih efisien dan tidak perlu repot-repot untuk
membeli tagung gas. Ada pula nelayan yang memang menggunakan tabung gas
