Tabel 7 : Daftar Peubah Ekonomi Rumahtangga Nelayan Payang
A. Rumahtangga Nelayan Juragan
No Daftar Peubah
Keterangan
1 TEK jenis teknologi kapal dan alat tangkap yang digunakan RT Juragan Payang (hasil analisis data sekunder).
2 SSDA tingkat pemanfaatan sumberdaya hasil analisis data
sekunder (lebih kecil dari MSY = 1, lebih besar dari MSY = 0).
3 DESA prasarana desa (kaya/miskin), termasuk ketersediaan prasarana Pelabuhan perikanan hasil analisis data sekunder (desa kaya = 1, miskin = 0).
4 HKJ kekayaan RT Juragan : emas, rumah, tanah atau tabungan di bank dan kekayaan lainnya pada tahun ini (Rp);
5 ASKJ aset kapal (dalam ton, GT) yang digunakan Juragan untuk operasi melaut
6 JKJ Jumlah kapal armada penangkapan ikan milik Juragan (unit)
7 KRKJ Kredit formal maupun tidak formal (dari pedagang) selama ini untuk investasi kapal/ alat tangkap RT Juragan (peubah dummy, menerima kredit = 1; tidak menerima kredit = 0).
8 DPI jarak daerah penangkapan ikan dari pangkalan pendaratan ikan (Km).
9 NY Kearifan Lokal Nyabis
10 ONJ Kearifan lokal Onjhem
11 PRM produktifitas armada penangkapan ikan per hari per trip melaut (ton).
12 PL Kearifan lokal Petik Laut
13 FQM frekwensi melaut per tahun ( kali trip).
14 ITMJ nilai alat tangkap yang digunakan RT Juragan (Rp).
16 AKJ angkatan kerja (umur lebih dari 12 tahun) RT Juagan (orang).
17 AKRJ anggota keluarga RT Juragan (orang).
18 AKJL angkatan kerja laki-laki RT Juragan (orang).
19 AKJP angkatan kerja perempuan RT Juragan (orang).
20 PDPJ lama pendidikan dan pengalaman kerja Juragan (tahun).
21 WA rata-rata upah agroindustri/ dagang ikan (Rp/orang/hari).
22 WL rata-rata upah non-agro/ non dagang ikan (Rp/hari/orang).
23 CDJM jumlah hari kerja melaut dalam RT Juragan per tahun (ribu / hari).
24 TEL Kearifan lokal Telasan
25 CDJA jumlah hari kerja dalam RT. juragan untuk agroindustri dan perdagangan ikan per tahun (ribu hari).
26 CDJL jumlah hari kerja dalam anggota RT Juragan untuk non-perikanan per tahun (ribu hari).
27 CDJT jumlah hari kerja dalam anggota RT Juragan seluruh kegiatanmelaut, agro-dagang ikan dan non-perikanan per tahun (ribu hari).
28 CLJM total jumlah hari kerja melaut luar anggota RT Juragan per tahun (ribu hari).
29 CTJM total jumlah hari kerja melaut total dari dalam dan luar rumahtangga Juragan per tahun (ribu hari).
30 PIK harga ikan (rata-rata) dalam per kg hasil tangtkap (Rp. ribu).
31 RJM nilai hasil tangkap, sebelum dibagi antara Juragan dan ABK per tahun (Rp. juta).
32 AND Kearifan lokal Andun
33 BBM jumlah BBM untuk keperluan operasi penangkapan ikan melaut tahun ini (ribu liter).
35 PBBM PBBM = jumlah nilai biaya BBM tahun ini untuk keperluan operasi penangkapan ikan melaut (Rp. juta).
36 BTM biaya perbekalan (beras dll.) ABK. Untuk melaut per tahun (Rp.juta).
37 BRPI biaya lelang di Tempat Pelelangan Ikan (TPI) per tahun (Rp. juta).
38 LABK nilai lawuhan (oleh-oleh nelayan dari melaut) per tahun(Rp. juta).
39 BOM biaya operasi melaut (PBBM + BTM + BRPI + LABK) per tahun (Rp. juta).
40 BABK bagian dari hasil tangkap, setelah dikurangi biaya melaut yang dibagikan untuk ABK melaut per tahun (Rp. juta). 41 PNM penerimaan hasil tangkap setelah dipotong biaya melaut
sebagai bebanbersama antara Juragan dan ABK pada tahun ini (Rp. juta).
42 BTPJ biaya penyusutan alat dan kapal tangkap ikan per tahun (Rp. juta).
43 PJMK penerimaan Juragan setelah dipotong bagen ABK sesuai bagi hasil (BGJ)atas dasar sistem bagi hasil yang berlaku tahun 2012 per tahun (Rp. juta).
44 BIPI biaya ijin penangkapan ikan (beban Juragan) per tahun (Rp. juta).
45 PJM pendapatan bersih yang diterima Juragan dari melaut per tahun (Rp. juta).
46 PJML pendapatan RT Juragan lainnya dari melaut per tahun (Rp. juta).
47 JABK jumlah ABK kapal untuk operasi penangkapan ikan melaut (orang);
48 YJM jumlah pendapatan RT Juragan melaut per tahun (Rp. juta).
49 YJA jumlah pendapatan RT Juragan dari agroindustri/dagang ikan per tahun (Rp. juta).
50 YJL jumlah pendapatan RT. Juragan dari non-perikanan per tahun (Rp. Juta)
51 YJT total seluruh pendapatan RT Juragan per tahun ( Rp. juta).
52 BPKJ biaya pajak bangunan dan pengeluaran retribusi lainnya juragan per tahun (Rp. juta).
53 YJSPK pendapatan RT Juragan setelah pajak per tahun (Rp. juta).
54 LPABK nilai lawuhan untuk setiap orang ABK (Rp. juta) per tahun, yang dihitung atas dasar jumlah bagen ABK dibagi dengan jumlah ABK (JABK).
55 KKPPJ konsumsi kebutuhan pokok pangan RT Juragan per tahun (Rp. juta).
56 KKNPJ konsumsi kebutuhan pokok non-pangan (pakaian, perumahan, pendidikan, dll) RT Juragan per tahun (Rp. juta).
57 PNG Kearifan lokal Pangambak
58 TKKJ total konsumsi kebutuhan pokok dan non-pokok RT Juragan per tahun (Rp. juta).
59 INVJ Iinvestasi RT Juragan untuk perawatan dan perbaikan “besar” seperti kerusakan mesin kapal dan lain-lain, armada kapal dan alat tangkap untuk operasi penangkapan ikan melaut tahun ini (Rp.juta).
60 TABJ jumlah tabungan RT Juragan (emas dll) tahun ini (Rp. juta);
B. Rumahtangga Nelayan Pendega (ABK)
No Daftar Peubah
Keterangan
61 AKP angkatan kerja RT Pendega (orang).
62 AKRP anggota keluarga RT Pendega (orang).
63 AKPL angkatan kerja laki-laki pada RT Pendega (orang).
64 AKPP angkatan kerja perempuan RT Pendega (orang).
65 PDPP lama pendidikan dan pengalaman Pendega (tahun).
67 HKP harta kekayaan RT Pendega (Rp. juta).
68 CDPM curahan hari kerja melaut RT Pendega per tahun (ribu hari).
69 CDPA curahan hari kerja RT Pendega pada agro/dagang ikan per tahun (ribu hari).
70 CDPL curahan hari kerja RT.Pendega non-perikanan per tahun (ribu hari).
71 CDPT curahan total hari kerja RT. Pendega per tahun (ribu hari).
72 LABK nilai lawuhan (oleh-oleh nelayan ABK dari melaut) per tahun (Rp. juta).
73 LPABK nilai lawuhan untuk setiap orang ABK per orang, per tahun (Rp. juta).
74 BABK bagian dari hasil tangkap, setelah dikurangi biaya melaut yang dibagikan untuk ABK melaut per tahun (Rp. juta). 75 USPM bagian untuk seorang Pendega (anggota ABK) melaut per
tahun atas dasar sistem bagi hasil yang berlaku diantara ABK (Rp. juta).
76 PPLM penerimaan Pendega lainnya ketika berangkat melaut, diluar perbekalan melaut per tahun (Rp. juta).
77 SK Kearifan Lokal Sistem Kontrak
78 PPM pendapatan Pendega melaut (LPABK + USPM + PPLM) per tahun (Rp. juta).
79 PPML pendapatan RT Pendega melaut lainnya per tahun (Rp. juta).
80 YPM pendapatan RT Pendega melaut (PPM + PPML) per tahun (Rp. juta).
81 YPA pendapatan RT Pendega pada agro/dagang ikan per tahun (Rp. juta).
82 YPL pendapatan RT Pendega pada non melaut dan non agro/dagang ikan per tahun (Rp. juta).
83 YPT total pendapatan RT Pendega per tahun (Rp. juta).
84 BPKP pajak dan pengeluaran retribusi desa pada RT Pendega per tahun (Rp. juta).
85 YPSPK pendapatan RT Pendega setelah pajak per tahun (Rp. juta).
86 KKPPP konsumsi kebutuhan pokok pangan RT Pendega per tahun (Rp. juta).
87 KKPNP konsumsi kebutuhan pokok non-pangan (pakaian, perumahan dll) RT Pendega per tahun (Rp. juta).
88 PNG PNG = Kearifan lokal Pangambak
89 KKPP total konsumsi kebutuhan pokok RT Pendega per tahun (Rp. juta).
90 KKNPP konsumsi kebutuhan non pokok (santai, wisata dll) RT Pendega per tahun (Rp. juta).
91 TKKP total untuk kebutuhan konsumsi RT. Pendega per tahun (Rp juta).
92 TTABP jumlah tabungan RT Pendega (emas dll) tahun ini (Rp. juta).
4.6.3. Menyusun Model Pemberdayaan Nelayan untuk Mengoptimalkan
Kearifan Lokal yang Dapat Mempengaruhi Perilaku Rumah
Tangga Nelayan Payang Untuk Kelestarian Sumberdaya Perikanan.
4.6.3.1. ANALISIS KUALITATIF
Dalam penelitian ini termasuk penelitian deskriptif mengingat tidak
dilakukan pengontrolan terhadap perlakukan (Arikunto, 1997) dengan
menerapkan pendekatan kuantitatif dan kualitatif yang bertujuan untuk menjelaskan atau mendeskripsikan kearifan lokal yang dapat efektif
mempengaruhi perilaku rumahtangga nelayan payang.
Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang dimaksudkan untuk
mengumpulkan informasi mengenai status suatu gejala yang ada, yaitu suatu
keadaan gejala menurut apa adanya pada saat penelitian dilakukan (Effendi dan
Singarimbun, 1984). Selanjutnya Nawawi (1996), berpendapat bahwa pengertian
tidak hanya sekedar menemukan data atau fakta, namun juga melakukan
analisis serta menyajikan data dan factor yang sudah terolah beserta
penafsirannya.
Dalam penelitian ini data yang dibutuhkan adalah data primer dan data
sekunder. Data primer merupakan data yang diperoleh langsung dari
sumbernya berupa tanggapan atau pendapat responden mengenai suatu
permasalahan yang diajukan dalam penelitian. Sementara data sekunder
dalam penelitian ini merupakan data yang diperoleh dari sumber lain, misalnya
dengan menyalin atau mengutip data dalam bentuk yang sudah jadi. Data
sekunder tersebut diperoleh dari referensi atau Key informantdan informasi yang
didokumentasikan oleh instansi/ dinas terkait.
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini
1. Kuesioner
Penyebaran kuesioner dan wawancara langsung dengan menggunakan
kuesioner diajukan kepada responden untuk mendapatkan data primer yang
akurat dan terpercaya. Pertanyaan dalam kuesioner tersebutberupa pertanyaan
terbuka dan tertutup, dimana pertanyaan terbuka berisi pertanyaan yang dapat
dijawab secara bebas oleh responden sementara pertanyaan tertutup berisi
pertanyaan yang harus dijawab oleh responden dengan alternative/pilihan jawaban yang sudah disediakan. Kuesioner ditujukan kepada masyarakat
nelayan payang yang dipilih dengan sengaja untuk memperoleh data yang
representative. Sedangkan wawancara langsung ditujukan pada Key informan
dan pada pihak instansi/ dinas pemerintahan terkait yang berhubungan dengan
kearifan lokal dalam pengelolaan sumberdaya perikanan di Selat Madura.
2. Dokumentasi
Dokumentasi merupakan salah satu teknik pengumpulan data sekunder
yang digunakan sebagai data pendukung/pelengkap dari data primer. Teknik ini
dilakukan pada pihak-pihak terkait yang berhubungan dengan materi
penelitian.
3. Observasi Lapangan
Observasi lapangan dilakukan untuk mengetahui lokasi penelitian
dan memperoleh data sekunder untuk melengkapi data primer. Observasi
lapangan dalam penelitian ini dilakukan dengan pengambilan dokumentasi
gambar di lapangan untuk memperkuat fakta yang ditemukan. Instrumen
yang digunakan dalam observasi ini adalah kamera digital dan catatan
pengamatan lapangan.
Data primer yang telah dikumpulkan dari hasil penyebaran kuesioner dan
lebih berguna bagi penelitian ini, diperlukan suatu pengolahan dan penyajian
data sehingga dapat dilakukan analisis data.
Adapun tahap-tahap yang akan dilakukan dalam teknik pengolahan dan
penyajian data ini adalah sebagai berikut :
1. Editing
Editing merupakan kegiatan pemeriksaan data-data yang
berhasil dikumpulkan untuk memastikan apakah data tersebut benar-benar telah sesuai dengan kebutuhan penelitian
ataukah belum.
2. Pengkodean data
Merupakan proses pemberian kode/tanda/symbol pada setiap
data yang termasuk dalam kelompok yang sama supaya
mudah untuk dianalisis. Simbol atau kode tersebut dapat
berupa angka atau huruf.
3. Penyajian data
Bentuk penyajian data dalam penelitian ini dilakukan dalam
bentuk table, matriks atau sketsa yang dapat menunjukkan
hubungan antar data dan untuk mempermudah proses
penyampaian, analisis dan penarikan kesimpulan. Data
kualitatif seringkali berupa frase, kalimat dan pernyataan.
Dalam penyajian data dalam bentuk kuesioner, digunakan
transfer table yang berfungsi sebagai dokumen atau arsip.
Isian untuk butir pertanyaan disesuaikan dengan skala yang
telah dibuat.
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif
yang menggunakan data-data dari informan. Menurut Suharto (1993) dalam
Masri (2010) tujuan penelitian deskriptif adalah untuk memuat gambaran atau
lukisan secara sistematik, aktual dan akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat serta
hubungan antar fenomena yang diselidiki
Metode penelitian kualitatif dilakukan dalam situasi yang wajar
(naturalsetting) dan data yang dikumpulkan bersifat kualitatif. Metode kualitatif
lebih berdasarkan pada filsafat fenomenologis yang mengutamakan penghayatan. Metode kualitatif berusaha memahami dan menafsirkan makna
suatu peristiwa interaksi tingkah laku manusia dalam situasi tertentu (Usman dan
Akbar, 2006).
Menurut Moleong (2004) penelitian deskriptif yaitu penelitian yang berisi
kutipan-kutipan data unutk memberi gambaran penyajian laporan berupa
kata-kata dan bukan dalam angka. Data tersebut mungkin berasal dari naskah
wawancara catatan lapangan, foto, videotape, dokumen pribadi, catatan atau
memo, dan dokumen resmi lainnya.Dalam penelitian ini dimaksudkan untuk
mengembangkan pengertian tentang individu dan kejadian dengan
memperhitungkan konteks yang relevan.Sedangkan tujuan penelitian kualitatif
yaitu untuk memahami fenomena sosial melalui gambaran holistic dan
memperbanyak pemahaman mendalam.
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan pendekatan fenomonologi.
Asumsi pendekatan fenomonologi adalah bahwa bagi individu melakukan
interaksi dengan sesamanya ada banyak cara penafsiran pengalaman, makna
dari pengalaman itulah yang sebenarnya membentuk realitas tindakan yang
ditampakkan. Fenomonologi berupaya untuk memahami makna kejadian, gejala yang timbul dan atau interaksi bagi individu pada sikon tertentu dalam kehidupan
sehari-hari. Ia mengkaji masuk kedalam dunia makna yang terkonsep dalam diri
menerobos untuk menjawab pertanyaan bagaimanakah struktur dan hakekat
pengalaman terhadap suatu gejala bagi individu (Ritzer, 1992, Orleans, 1997,
Campbell, 1994, Fatchan, 2011).
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
analisis data kualitatif.Proses ini berlangsung dengan proses:(1) mencatat yang
menghasilkan catatan lapangan, dengan hal itudiberi kode agar sumber datanya
tetap dapat ditelusuri; (2)mengumpulkan, memilah-milah, mengklasifikasikan, mensistesiskan,membuat ikhtisar, dan membuat indeksnya; (3) berpikir, dengan
jalan membuat agar kategori data lapangan mempunyai makna, mencari dan
menemukan pola dan hubungan-hubungan, dan membuat temuan-temuan
umum.
4.6.3.2. ANALISIS KUANTITATIF
Dalam penelitian ini dilakukan identifikasi model yang ditujukan untuk
mengetahui apakah estimasi parameter persamaan struktural yang dipilih dalam
penelitian ini dapat dilakukan. Jika estimasi bisa diperoleh , maka persamaan
dapat teridentifikasi, dan sebaliknya bila tidak, maka persamaan tidak dapat
diidentifikasi. Proses identifikasi dalam penelitian ini menggunakan syarat order
condition untuk identifikasi, sebagai berikut :
(K-k) > (m-1)
Dimana, K : Total Variabel dalam model
k : Jumlah predetermined setiap persamaan
m : Jumlah variabel endogen setiap persamaan
Berdasarkan hasil identifikasi tersebut, maka estimasi model dapat dilakukan
dengan metode OLS (Ordinary Least Square). Pengolahan data dilakukan dengan program SAS (Statistical Analysis System). Untuk validasi model
dilakukan dalam rangka mengetahui peubah endogen dalam model yang
nilai aktualnya (Purwanti. P, 2005). Pindyck dan Rubinfeld (1991) menunjukkan
bahwa banyak kriteria yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja dari
model simulasi yang terkadang hasilnya tidak konsisten. Dalam banyak situasi,
hubungan sebab akibat satu arah atau tidak langsung tidak mempunyai arti. Hal
ini terjadi jika Y ditentukan oleh X dan variabel X lainnya , sebaliknya ditentukan
oleh Y. Hakekatnya terdapat hubungan dua arah atau hubungan simultan Y dan
beberapa X yang membuat perbedaan antara variabel dependent dan variabel independent menjadi meragukan. Lebih baik menyatukan bersama suatu set dari
variabel yang dapat ditentukan secara simultan oleh set variabel yang tersisa,
tepat apa yang dilakukan pada model persamaan. Dalam model tersebut,
terdapat lebih dari satu persamaan. Satu untuk masing-masing, atau
bersama-sama, Variabel endogen atau variabel dependent. Tdak seperti model
persamaan tunggal, dalam model persamaan simultan tidak dapat diestimasikan
parameter dari persamaan tunggal tanpa memasukkan informasi yang diberikan
oleh persamaan lainnya dalam sistem (Gujarati, D.N. dan Porter. D.C. 2012)
Menurut Priyatno (2008), Durbin-Watson merupakan nilai yang
menunjukkan ada atau tidaknya autokorelasi dalam model regresi. Autokorelasi
adalah hubungan yang terjadi antara residual dari pengamatan satu dengan
pengamatan yang lain. Model regresi yang baik seharusnya tidak menunjukkan
autokorelasi. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi, maka nilai DW
akan dibandingkan dengan DW tabel. Kriteria yang dipakai adalah sebagai
berikut.
Jika DW < dL atau DW > 4 – dL, berarti terdapat autokorelasi.
Jika DW terletak antara dU dan4 – dU, berarti tidak ada autokorelasi.
Jika DW terletak antara dL dan dU atau diantara 4 - dU dan 4 – dL, maka
