1
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PENDAPATAN NELAYAN DI PULAU UNTUNG JAWA
KEPULAUAN SERIBU JAKARTA UTARA
SHIFA NURUL FAUZIA
DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
3 RINGKASAN
SHIFA NURUL FAUZIA. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu Jakarta Utara. Dibimbing oleh Prof. Dr. Ir. Akhmad Fauzi, M.Sc dan Kastana Sapanli, S.Pi, M.Si
Indonesia sebagai negara dengan wilayah laut yang lebih luas daripada wilayah daratan memiliki potensi sumberdaya perikanan dan kelautan yang besar. Salah satu diantara banyak daerah yang memiliki potensi besar dalam sumberdaya perikanan dan kelautan adalah Kepulauan Seribu, Pulau Untung Jawa merupakan salah satunya. Kekayaan sumberdaya perikanan dan kelautan lazimnya memberi dampak positif bagi masyarakat pesisir khususnya yang berprofesi sebagai nelayan. Namun, tidak sedikit nelayan yang taraf hidupnya berada di bawah rata-rata karena hasil tangkapan yang kurang memuaskan. Hal ini mempengaruhi pendapatan yang diperoleh nelayan.
Banyak faktor yang dapat mempengaruhi pendapatan nelayan di Pulau Untung Jawa. Baik faktor sosial ekonomi maupun faktor cuaca yang kian hari tidak menentu. Penelitian ini bertujuan mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan baik sosial ekonomi maupun cuaca. Sebelum itu, perlu diketahui karakteristik nelayan di Pulau Untung Jawa untuk mendukung kajian tersebut.
Faktor sosial ekonomi yang diteliti adalah modal, hasil tangkapan, jumlah tenaga kerja, jarak tempuh, pengalaman, harga ikan, harga bahan bakar, stok ikan, usia, tingkat pendapatan, alat tangkap, kepemilikan alat tangkap, dan keikutsertaan dalam organisasi. Sedangkan faktor cuaca yang diteliti adalah suhu udara, curah hujan, tinggi gelombang, dan jumlah hari hujan. Analisis mengenai faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan menggunakan analisis regresi berganda dengan data Cross Section dan Time Series dengan bantuan Software Minitab 14 dan Microsoft Excel.
Pengolahan data menghasilkan dua model persamaan regresi. Untuk regresi dengan data cross section diperoleh model ln PDT = 21,2 + 0,147 ln HT - 0,299 ln MDL + 0,531 ln JTK - 0,0801 ln JT - 0,621 ln PNGLM + 0,204 ln USIA + 0,078 ln PEND + 0,791 ln AT + 2,55 ln KAT + 0,201 ln ORG dengan R2 sebesar 84,9%. Sedangkan untuk regresi dengan data time series diperoleh model Ln PDT = 55,8 + 0,0588 Ln P – 4,43 Ln BBM + 0,492 Ln X – 1,21 Ln SU – 0,0505 Ln CH + 0,0366 Ln JH dengan R2 sebesar 97,9%. Kedua model memiliki nilai significance F yang sangat kecil, sehingga dapat dikatakan variabel independent mempengaruhi variabel dependent secara bersama-sama. Selain itu, tidak terjadi penyimpangan asumsi untuk kedua model persamaan regresi.
Hasil yang diperoleh dari pengolahan data menunjukkan bahwa faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan dari aspek sosial ekonomi adalah modal, hasil tangkapan, jumlah tenaga kerja, stok ikan, pengalaman melaut, usia, kepemilikan alat tangkap, dan harga bahan bakar. Sedangkan untuk aspek cuaca, yang mempengaruhi pendapatan nelayan secara signifikan hanya curah hujan. Kebijakan yang dapat diambil dari hasil penelitian ini adalah mengoptimalkan fungsi organisasi yang terdapat di Pulau Untung Jawa.
4
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PENDAPATAN NELAYAN PULAU UNTUNG JAWA
KEPULAUAN SERIBU JAKARTA UTARA
SHIFA NURUL FAUZIA
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan
DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
2 HALAMAN PERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu Jakarta Utara adalah karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun pada perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Bogor, Mei 2011
H44070029 Shifa Nurul Fauzia
5 HALAMAN PENGESAHAN
Judul Skripsi : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu Jakarta Utara Nama : Shifa Nurul Fauzia
NIM : H44070029
Disetujui,
Prof. Dr. Ir. Akhmad Fauzi, M.Sc
Pembimbing I Pembimbing II
Kastana Sapanli, S.Pi, M.Si
Diketahui,
Ketua Departemen Dr. Ir. Aceng Hidayat, MT
6 UCAPAN TERIMAKASIH
Penyusunan tugas akhir ini tidak lepas dari bantuan semua pihak yang telah memberikan bantuan moril maupun materil hingga penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi ini. Dengan segala kerendahan hati, perkenankan penulis menyampaikan rasa terima kasih kepada :
1. Prof. Dr. Ir. Akhmad Fauzi, M.Sc dan Kastana Sapanli, S.Pi, M.Si sebagai pembimbing skripsi atas waktu serta pikiran yang telah diberikan mulai dari penulisan proposal hingga selesainya penulisan skripsi.
2. Adi Hadianto, SP sebagai pembimbing akademik atas bimbingannya selama masa studi di Departemen Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan. 3. Orang tua yang telah memberikan dukungan dan doa selama ini.
4. Teman-teman Departemen Ekonomi Sumberdaya Lingkungan, khususnya Erin Roslina yang telah membantu dan mendukung dalam proses penelitian.
5. Staf Kelurahan Untung Jawa atas seluruh bantuan selama menjalani penelitian di Pulau Untung Jawa.
6. Semua pihak yang telah membantu dan memberi dorongan baik langsung maupun tidak langsung kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi.
7 KATA PENGANTAR
Syukur Alhamdulillah kami ucapkan kepada Allah SWT Tuhan pencipta seluruh alam bahwa dengan karunia dan kasih sayangnya akhirnya kami dapat menyelesaikan skripsi ini yang berjudul “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu Jakarta Utara”.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menunjukkan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi pendapatan nelayan di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu, serta apakah faktor cuaca seperti tinggi gelombang, suhu udara, curah hujan, dan arus mempengaruhi pendapatan yang diperoleh nelayan. Agar pemerintah dapat mengambil kebijakan yang sesuai.
Harapan kami agar penelitian ini dapat dikembangkan lebih dalam mengenai adaptasi nelayan dalam menghadapi perubahan cuaca yang terjadi. Akhirnya kepada segenap pihak yang telah membantu kelancaran penyusunan skripsi ini kami ucapkan banyak terima kasih.
Bogor, Maret 2011
8 DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR TABEL ... x
DAFTAR GAMBAR ... xi
DAFTAR LAMPIRAN ... xii
I. PENDAHULUAN ... 1
I.1. Latar Belakang ... 1
I.2. Rumusan Masalah ... 3
I.3. Tujuan Penelitian ... 4
I.4. Manfaat Penelitian ... 5
II. TINJAUAN PUSTAKA ... 6
2.1 Teori Produksi ... 6
2.1.1 Fungsi Produksi ... 6
2.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruh Pendapatan Nelayan ... 8
2.2.1 Faktor Sosial Ekonomi ... 8
2.2.2 Faktor Alam ... 9
2.3 Analisis Regresi ... 10
2.3.1 Pengujian Hipotesis ... 12
2.3.2 Penyimpangan Asumsi dalam Regresi Linear Berganda ... 12
2.4 Penelitian Sebelumnya ... 14
III. KERANGKA PEMIKIRAN ... 16
IV. METODE PENELITIAN ... 19
4.1 Waktu dan Lokasi ... 19
4.2 Jenis dan Sumber Data ... 19
4.3 Penentuan Jumlah Sampel ... 19
4.4 Pengumpulan Data ... 19
4.5 Metode Pengolahan dan Analisis Data ... 20
4.5.1 Faktor Produksi ... 21
4.5.2 Analisis Regresi ... 22
4.5.3 Uji F ... 26
4.5.4 Uji T ... 26
4.5.5 Uji Kesesuaian (Goodness of Fit) ... 28
4.5.6 Uji Penyimpangan Asumsi ... 28
V. GAMBARAN UMUM ... 31
VI. HASIL DAN PEMBAHASAN ... 37
6.1 Karakteristik Nelayan Tangkap Kelurahan Untung Jawa ... 37
6.2 Faktor Sosial Ekonomi yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan .. 40
6.2.1 Analisis Regresi Berganda Cross Section ... 41
6.2.2 Analisis Regresi Berganda Time Series ... 49
9
6.3.1 Persepsi Nelayan Mengenai Perubahan Cuaca ... 52
6.3.2 Analisis Regresi Berganda Time Series ... 56
6.4 Kebijakan Pengelolaan Perikanan Pulau Untung Jawa ... 59
VII. KESIMPULAN DAN SARAN ... 61
7.1 Kesimpulan ... 61
7.2 Saran ... 61
VIII. DAFTAR PUSTAKA ... 63
10 DAFTAR TABEL
Nomor Halaman
1 Metode Prosedur Penelitian ... 21
2 Jumlah Penduduk Pulau Untung Jawa ... 33
3 Hasil Uji Individual untuk Model Cross Section ... 43
11 DAFTAR GAMBAR
Nomor Halaman
1 Alur Kerangka Pemikiran ... 19
2 Peta Pulau Untung Jawa ... 32
3 Perbandingan Jumlah Penduduk Laki-Laki dan Perempuan Tahun 2005-2009 ... 34
4 Jumlah Nelayan Pulau Untung Jawa Tahun 2004-2009 ... 35
5 Perkembangan Jumlah Fasilitas Kesehatan di Pulau Untung Jawa Tahun 2004-2009 ... 36
6 Kelompok Usia Responden ... 38
7 Tingkat Pendidikan Responden ... 39
8 Keikutsertaan Responden dalam Organisasi ... 40
9 Persepsi Responden Mengenai Suhu Udara ... 50
10 Persepsi Responden Mengenai Curah Hujan ... 51
11 Persepsi Responden Mengenai Tinggi Gelombang ... 52
12 DAFTAR LAMPIRAN
Nomor Halaman
1 Kuisioner Penelitian ... 64
2 Hasil Software Minitab 14 untuk Data Cross Section ... 69
3 Hasil Software Minitab 14 untuk Data Time Series ... 70
4 Data Harga Ikan Tahun 2005-2009 ... 73
5 Harga Bahan Bakar Tahun 2005-2009 ... 74
6 Data Jumlah Ikan yang Didaratkan di TPI Muara Angke Tahun 2005-2009 ... 76
7 Data Suhu Udara pada Stasiun Cuaca Tanjung Priok Tahun 2005-2009 ... 77
8 Data Curah Hujan pada Stasiun Cuaca Tanjung Priok Tahun 2005-2009 ... 78
9 Data Jumlah Hari Hujan pada Stasiun Cuaca Tanjung Priok Tahun 2005-2009 ... 79
10 Data Tinggi Gelombang pada Stasiun Cuaca Tanjung Priok Tahun 2005-2009 ... 80
13 I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Indonesia merupakan negara kepulauan dengan wilayah laut yang lebih luas daripada luas daratannya. Luas seluruh wilayah Indonesia dengan jalur laut 12 mil adalah lima juta km2 terdiri dari luas daratan 1,9 juta km2, laut teritorial 0,3 juta km2, dan perairan kepulauan seluas 2,8 juta km2. Artinya seluruh laut Indonesia berjumlah 3,1 juta km2 atau sekitar 62 persen dari seluruh wilayah Indonesia. Selain itu,Indonesia juga merupakan negara dengan garis pantai terpanjang di dunia dengan jumlah panjang garis pantainya sekitar 81.000 km. Luas laut yang besar ini menjadikan Indonesia unggul dalam sektor perikanan dan kelautan (Nontji, 2005).
Pemanfaatan sumberdaya laut untuk perikanan merupakan hal yang amat penting sebagai sumber pangan dan komoditi perdagangan. Produksi perikanan laut Indonesia meningkat tajam dari sekitar 800 000 ton pada tahun 1968 menjadi lebih dari 4 juta ton pada tahun 2003 (Fauzi, 2010). Produksi perikanan ini tersebar di seluruh kepulauan di Indonesia. Salah satunya adalah Kepulauan Seribu yang terletak di Teluk Jakarta. Meskipun terletak di kota metropolitan yang terkenal dengan geliat pembangunan dan minim sumberdaya alam, Jakarta memiliki Kepulauan Seribu yang kaya sumberdaya laut dan potensi perikanan yang tidak kalah dengan daerah lain di Indonesia.
Kekayaan alam yang melimpah pada sektor sumberdaya laut lazimnya memberi dampak yang positif bagi masyarakat pesisir khususnya yang berprofesi sebagai nelayan di Kepulauan Seribu. Sumberdaya perikanan sebenarnya secara potensial dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan taraf hidup dan kesejahteraan
14 nelayan, namun kenyataanya masih cukup banyak nelayan yang berada pada kondisi ekonomi yang kurang baik karena tidak dapat meningkatkan hasil tangkapannya, sehingga pendapatan mereka pun tidak meningkat.
Tingkat kesejahteraan nelayan sangat dipengaruhi oleh hasil tangkapannya. Jika hasil tangkapannya bagus, maka pendapatan mereka juga baik, begitupula sebaliknya. Selain itu, beberapa faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan menurut Sujarno (2008) meliputi faktor sosial dan ekonomi yang terdiri dari besarnya biaya, jumlah perahu, jumlah tenaga kerja, jarak tempuh, dan pengalaman. Beberapa masalah perikanan tangkap yang juga mempengaruhi pendapatan yang diperoleh nelayan menurut Murdiyarto (2007) adalah tingginya harga bahan bakar, sumberdaya yang terkuras dan harga ikan sebagai output dalam perikanan tangkap.
Namun, ada faktor lain yang mempengaruhi hasil tangkapan dan pendapatan nelayan di Kepulauan Seribu yaitu cuaca. Nelayan tangkap di Kepulauan Seribu sangat dipengaruhi oleh kondisi alam di laut tempat mereka mencari penghasilan. Cuaca buruk yang terjadi belakangan ini di sebagian besar wilayah di Indonesia termasuk Pulau Untung Jawa, Kecamatan Kepulauan Seribu Selatan mengakibatkan menurunnya hasil tangkapan nelayan, bahkan tidak sedikit pula nelayan yang beralih profesi karena kondisi laut yang tidak memungkinkan untuk melaut.
Variabel cuaca yang mempengaruhi produktifitas nelayan adalah suhu udara, curah hujan, dan tinggi gelombang. Kenaikan temperatur atau suhu udara akan berdampak pada meningkatnya suhu air, dan secara tidak langsung akan menambah volume air di samudra yang berimplikasi pada semakin tinggi paras
15 laut. Dalam 10 tahun terakhir, paras laut meningkat setinggi 0,1 - 0,3 m (Syahilatua, 2008). Selain itu, pengaruh perubahan cuaca yang ditandai dengan curah hujan yang tinggi menyebabkan kadar keasaman air laut menurun. Akibatnya wilayah tangkapan nelayan semakin jauh dan tidak terjangkau oleh nelayan kecil yang hanya menggunakan alat tangkap dan perahu sederhana. Jika permukaan air laut terus meningkat hal ini akan berdampak pada menurunnya luas ekosistem pesisir yang berakibat pada tingkat produktivitas yang juga menurun. Tinggi gelombang juga mempengaruhi keputusan nelayan pergi melaut atau tidak. Karena jika gelombang sedang tinggi, nelayan tidak bisa melaut yang mengakibatkan nelayan tidak mendapatkan penghasilan.
Oleh karena itu, penelitian ini ingin mengamati dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan dari sisi sosial ekonomi yaitu besarnya biaya, hasil tangkapan, jumlah tenaga kerja, jarak tempuh, pengalaman, harga ikan, harga bahan bakar, jumlah ikan yang didaratkan, usia, tingkat pendapatan, alat tangkap, kepemilikan alat tangkap, keikutsertaan dalam organisasi, serta dari variabel cuaca yang mempengaruhi nelayan dalam melaut seperti suhu udara, curah hujan, tinggi gelombang, dan jumlah hari hujan.
1.2 Rumusan Masalah
Perikanan seharusnya menjadi sektor yang paling unggul di Indonesia karena kondisi geografis Indonesia yang merupakan negara kepulauan memiliki kelimpahan sumberdaya perikanan tangkap yang sangat besar. Salah satu wilayah di Indonesia yang mengandalkan sektor perikanan adalah Kelurahan Pulau Untung Jawa, Kecamatan Kepulauan Seribu di Teluk Jakarta. Kekayaan sektor perikanan mendatangkan manfaat positif bagi penduduk pesisir di Pulau Untung
16 Jawa. Sektor perikanan menjadi mata pencaharian utama penduduk Pulau Untung Jawa. Pendapatan nelayan dipengaruhi oleh beberapa hal, baik dari segi sosial ekonomi maupun dari alam. Karena nelayan sangat bergantung pada kondisi alam di laut yang akan menentukan bagaimana hasil tangkapan nelayan tersebut.
Faktor sosial ekonomi yang mempengaruhi pendapatan nelayan meliputi biaya, jumlah tenaga kerja, jarak tempuh, pengalaman, harga bahan bakar, harga ikan, serta jumlah ikan yang didaratkan. Selain faktor sosial ekonomi, faktor alam yang mempengaruhi nelayan adalah cuaca di laut. Cuaca yang buruk akan menyebabkan nelayan sulit melaut. Variabel cuaca yang mempengaruhi adalah suhu udara, curah hujan, dan tinggi gelombang. Belakangan ini banyak nelayan terkendala dengan cuaca buruk yang sedang melanda hampir seluruh lautan di Indonesia. Oleh karena itu, rumusan masalah dari penelitian ini adalah :
1. Bagaimana karakteristik nelayan tangkap di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu?
2. Bagaimana pengaruh faktor sosial ekonomi terhadap pendapatan nelayan Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu?
3. Bagaimana pengaruh cuaca terhadap pendapatan nelayan Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu?
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah :
1. Mengidentifikasi karakteristik nelayan tangkap di Pulau Seribu Kepulauan Seribu.
2. Mengkaji pengaruh faktor sosial ekonomi terhadap pendapatan nelayan di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu.
17 3. Mengkaji pengaruh cuaca terhadap pendapatan nelayan di Pulau Untung
Jawa Kepulauan Seribu. 1.4 Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah :
1. Bagi peneliti diharapkan ini dapat berguna dalam pengembangan ilmu pengetahuan.
2. Sebagai bahan pertimbangan untuk pemerintah dalam membuat kebijakan mengenai sektor perikanan terutama yang berhubungan dengan pendapatan yang diterima nelayan, khususnya nelayan di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu.
18 II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Teori Produksi
Menurut Rahardja (2006) dalam aktivitas produksinya, produsen mengubah berbagai faktor produksi menjadi barang dan jasa. Berdasarkan hubungannya dengan tingkat produksi, faktor produksi dapat dibedakan menjadi faktor produksi tetap dan faktor produksi variabel. Faktor produksi tetap adalah faktor produksi yang jumlah penggunaannya tidak tergantung pada jumlah produksi. Sedangkan faktor produksi variabel adalah faktor produksi yang penggunaannya tergantung pada tingkat produksinya.
Menurut Putong (2002) produksi atau memproduksi adalah menambah kegunaan (nilai guna) suatu barang. Kegunaan suatu barang akan bertambah bila memberikan manfaat baru atau lebih dari bentuk semula. Untuk memproduksi dibutuhkan faktor-faktor produksi, yaitu alat dan sarana untuk melakukan proses produksi.
2.1.1 Fungsi Produksi
Fungsi produksi merupakan hubungan teknis antara faktor produksi (input) dan hasil produksi (output). Hubungan teknis yang dimaksud adalah bahwa produksi hanya bisa dilakukan dengan menggunakan faktor produksi manusia, Biaya, sumberdaya alam, dan skill (teknologi). Bila faktor produksi tidak ada, maka tidak akan ada juga produksi. Bila dalam fungsi produksi, faktor produksinya ditambah, fungsi produksi yang digunakan adalah fungsi produksi Cobb Douglas (Putong 2002).
19 Fungsi Cobb Douglas adalah suatu fungsi atau persamaan yang melibatkan dua atau lebih variabel, dimana variabel yang satu disebut dengan variabel dependent, yang dijelaskan (Y) dan yang lain disebut variabel independent, yang menjelaskan (X). Penyelesaian hubungan antara Y dan X adalah biasanya dengan cara regresi dimana variasi dari Y akan dipengaruhi oleh variasi dari X. Fungsi Cobb-Douglas lebih banyak dipakai peneliti, antara lain:
1. Penyelesaian fungsi Cobb-Douglas relatif lebih mudah dibandingkan dengan fungsi produksi.
2. Hasil pendugaan garis melalui fungsi Cobb-Douglas akan menghasilkan koefisien regresi yang sekaligus juga menunjukkan elastisitas.
3. Besaran elastisitas tersebut sekaligus menunjukkan tingkat besaran Return to Scale.
Sektor perikanan yang menggunakan berbagai input dalam proses produksinya memiliki fungsi produksi yang diadaptasikan dari fungsi produksi Cobb Douglas. Menurut Fauzi (2010) fungsi produksi perikanan secara general merupakan fungsi dari input kapital yang diwakili oleh unit upaya dan natural capital (Biaya sumberdaya alam) yakni jumlah ikan yang didaratkan itu sendiri. Ekstraksi sumberdaya ikan merupakan aktivitas ekonomi yang menggunakan berbagai variasi input yang diukur dalam satu unit yang disebut sebagai upaya (effort). Input yang digunakan dalam sektor perikanan meliputi tenaga kerja, kapal, mesin, dan faktor produksi lain.
Konstanta pada fungsi produksi perikanan merupakan qatchabiliy coefficient atau koefisien kemampuan tangkap. Sedangkan parameter α dan β masing-masing
20 menggambarkan elastisitas stok terhadap produksi dan elastisitas input (effort) terhadap produksi.
2.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan 2.2.1 Faktor Sosial Ekonomi
Menurut Sujarno (2008) selain Biaya, jumlah tenaga kerja, pengalaman, dan jarak tempuh ada tiga faktor lain yang mempengaruhi peningkatan pendapatan nelayan yaitu :
1. Teknologi
Teknologi terkait dengan peralatan yang digunakan oleh nelayan dalam penangkapan ikan adalah perahu tanpa mesin atau perahu dengan mesin, jaring dan pancing. Peralatan atau Biaya nelayan adalah nilai dari peralatan yang digunakan seperti harga perahu, harga peralatan penangkapan ikan, dan bahan makanan yang dibawa melaut dan yang ditinggalkan dirumah. Ini merupakan input bagi nelayan dalam melaut (menangkap ikan). Selain itu jumlah tenaga kerja yang digunakan dalam melaut.
2. Sosial Ekonomi
Beberapa faktor sosial ekonomi adalah usia, pendidikan, pengalaman, peralatan, keikutsertaan dalam organisasi nelayan, dan musim. Usia mempengaruhi pendapatan nelayan karena seseorang yang telah berumur 15 tahun ke atas yang dapat disebut nelayan. Pendidikan yang ditempuh nelayan juga menjadi faktor yang berpengaruh terhadap pendapatan nelayan. Pengalaman menentukan keterampilan nelayan dalam melaut, semakin terampil nelayan maka hasil tangkapan cenderung semakin baik. Faktor kepemilikan peralatan yang
21 digunakan nelayan apakah nelayan memiliki peralatan sendiri atau tidak. Apabila nelayan tidak memiliki peralatan sendiri dan hanya menerima gaji, maka dikatakan buruh nelayan. Keberadaan organisasi dan keikutsertaan nelayan dalam organisasi diharapkan dapat memberi dampak positif bagi pendapatan nelayan. 3. Tata Niaga
Ikan adalah komoditi yang mudah rusak, jadi proses penyimpanannya harus baik. Kualitas ikan mempengaruhi harga jual ikan di pasaran. Jadi dilihat nilai efisiensi penggunaan tata niaga perikanan tersebut, semakin baik dan efisien tata niaga perikanan tersebut, berarti semakin baik pula harganya.
2.2.2 Faktor Alam
Menurut Fauzi (2010), selain over eksploitasi dan maraknya IUU (Illegal, Unreported, Unregulated) fishing, sektor perikanan mengalami masalah yang cukup serius terkait dengan perubahan iklim dan dampaknya terhadap keberlanjutan usaha perikanan tangkap maupun budidaya. Perubahan gradual peningkatan suhu yang terjadi secara global berakibat pada perubahan aspek biofisik seperti perubahan cuaca yang ekstrem, kenaikan paras muka laut, perubahan jejaring makanan, dan perubahan fisiologis reproduksi akan berdampak pada aspek sosial ekonomi perikanan.
Setidaknya ada dua fenomena ekstrem terhadap lautan akibat perubahan iklim global yakni kenaikan suhu air laut dan permukaan laut. Kenaikan suhu air laut mempengaruhi ekosistem terumbu karang yang menjadi fishing ground dan nursery ground ikan yang hidup di wilayah itu. Ikan-ikan yang hidup di daerah
22 karang akan mengalami penurunan populasi. Sementara itu, kenaikan permukaan air laut berdampak luas terhadap aktivitas nelayan tambak di wilayah pesisir.1
Menurut Muttaqien (2010) produktivitas nelayan diperkirakan turun 60% akibat anomali iklim yang ditandai tingginya curah hujan dan ombak besar, sehingga kegiatan melaut menjadi membahayakan. Pengaruh cuaca ekstrem yang ditandai dengan curah hujan yang tinggi menyebabkan kadar keasaman air laut menurun. Sehingga wilayah penangkapan semakin jauh dan tidak terjangkau oleh nelayan kecil yang hanya menggunakan perahu tradisonal2. Selain itu, gelombang tinggi dan angin kencang menyebabkan nelayan tidak dapat melaut.3 Ombak yang biasanya hanya setinggi satu meter akan meningkat drastis hingga mencapai dua meter atau lebih.4
Menurut Nachrowi (2008) analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel. Hubungan tersebut dapat diekspresikan dalam bentuk persamaan yang menghubungkan variabel terikat Y dengan satu atau lebih variabel bebas X1, X2,..., Xp. Dalam hal hanya terdapat satu
Antara udara dan laut terjadi interaksi yang erat. Perubahan cuaca akan mempengaruhi kondisi laut. Angin misalnya sangat menentukan terjadinya gelombang dan arus di permukaan laut, dan curah hujan dapat menentukan salinitas (keragaman) air laut (Nontji, 1993).
2.3 Analisis Regresi
1 Karim, Muhamad.2009. Perubahan Iklim Global Ancam Perikanan
Kita.http://perikanan-nusantara.blogspot.com/2009/03/perubahan-iklim-global-ancam-perikanan.html [27 Januari 2011]
2
Sufyan, Muhammad. 2010. Problema nelayan Jabar dari kapal kecil hingga cuaca ekstrem.http://bisnis-jabar.com
3
Sofian. 2010. Gelombang Masih Tinggi di Perairan Kepulauan
Seribu.http://www.tempointeraktif.com/hg/jakarta/2010/01/20/brk,20100120-220293,id.html
4 Agus.2010. Nelayan Pulau Seribu Siaga Hadapi Angin dan Gelombang Besar.
23 variabel bebas, maka model yang diperoleh disebut model regresi linear sederhana, sedangkan jika variabel bebas yang digunakan lebih dari satu, model yang diperoleh disebut model regresi linier berganda.
Menurut Hasan (2004) regresi linear berganda adalah regresi linear dimana sebuah variabel terikat (variabel Y) dihubungkan dengan dua atau lebih variabel bebas (variabel X ). Uji statistik linear berganda digunakan untuk menguji signifikan atau tidaknya hubungan lebih dari dua variabel melalui koefisien regresinya. Uji statistik linear berganda dapat dibedakan menjadi uji serentak (uji F) dan uji individual (uji T).
Dalam persamaan regresi, idealnya kita perlu mencari parameter yang tepat terletak pada semua observasi yang dilakukan. Namun, kenyataannya dapat dikatakan suatu kemustahilan garis regresi yang didapat tepat berada pada semua observasi yang dilakukan. Menurut Nachrowi (2008), upaya terbaik yang harus dilakukan adalah mencari nilai parameter yang menggambarkan deviasi yang terkecil antara persamaan regresi dengan titik-titik pengamatan. Atau dengan kata lain, meminimumkan nilai error. Metode yang digunakan untuk mencapai penyimpangan yang minimum adalah metode kuadrat terkecil atau Ordinary Least Square (OLS).
Prinsip Ordinary Least Square mengatakan bahwa kita perlu menaksir parameter agar mencapai standar error yang minimum. Sehingga model regresi yang terestimasi dekat sekali dengan model regresi yang sesungguhnya. (Nachrowi, 2008)
Proses selanjutnya dalam analisis regresi berganda adalah menentukan ketepatan persamaan regresi yang dihasilkan untuk menduga nilai variabel bebas
24 dengan metode kuadrat terkecil, menentukan ketepatan pendugaan konstanta dan menentukan ketepatan pendugaan koefisien regresi parsial. Tingkat ketepatan itu diukur dengan kesalahan baku (standar error).
Menurut Nachrowi (2008), setelah menaksir parameter dan standar error nya, perlu untuk diperiksa apakah model regresi yang terestimasi cukup baik atau tidak. Untuk itu, ukuran yang biasa digunakan untuk keperluan ini adalah Goodness of Fit (R2). Ukuran goodness of fit ini mencerminkan seberapa besar variasi dari regressand (Y) dapat diterangkan oleh regressor (X).
2.3.1 Pengujian Hipotesis
Menurut Firdaus (2004), pengujian hipotesis dalam regresi berganda dilakukan dengan uji signifikansi. Analisis untuk menguji signifikansi nilai koefisien regresi yang diperoleh dengan metode OLS adalah uji simultan (uji F) dan uji parsial (uji T).
Pengujian hipotesis koefisien regresi secara simultan dilakukan dengan melakukan analisis varian. Analisis varian dalam regresi berganda diperlukan untuk menujukkan sumber-sumber variasi yang menjadi komponen dari variasi total model regresi. Dengan analisis varian ini akan dapat diperoleh pengertian tentang bagaimana pengaruh sekelompok variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel tidak bebas. Statistik uji yang digunakan dalam hal ini adalah statistik uji F. Sedangkan uji parsial dalam regresi berganda dilakukan dengan uji T. Uji T merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah koefisien regresi signifikan atau tidak (Nachrowi, 2008).
25 Menurut Firdaus (2004), suatu fungsi regresi yang diperoleh dari hasil perhitungan pendugaan dengan metode kuadrat terkecil (OLS) dari koefisien regresi adalah penduga tak bias linier terbaik (Best Linear Unbiased Estimator-BLUE) jika semua asumsi yang mendasari model tersebut terpenuhi. Sebaliknya jika ada (paling tidak satu) asumsi dalam model regresi yang tidak dapat dipenuhi oleh fungsi regresi yang diperoleh maka kebenaran pendugaan model itu dan/atau pengujian hipotesis untuk pengambilan keputusan diragukan.
Penyimpangan asumsi yang biasa terjadi dalam regresi berganda adalah multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Menurut Firdaus (2004), multikolinearitas berarti adanya hubungan linear yang sempurna atau eksak diantara variabel-variabel bebas dalam model regresi. Apabila terjadi kolinearitas sempurna maka koefisien regresi dari variabel X tidak dapat ditentukan (indeterminate) dan standar errornya tak terhingga (infinite). Jika kolinearitas kurang sempurna, walau koefisien regresi dari variabel X dapat ditentukan, tetapi standar errornya tinggi, yang berarti koefisien regresi tidak dapat diperkirakan dengan tingkat ketelitian yang tinggi. Jadi, semakin kecil korelasi diantara variabel bebasnya, maka semakin baik model regresi yang akan diperoleh.
Penyimpangan asumsi lainnya adalah heteroskedastisitas. Penyimpangan ini merupakan pelanggaran asumsi variasi faktor pengganggu pada kelompok data tersebut bersifat homoskedastik. Keadaan heteroskedastisitas dapat mengakibatkan penduga OLS yang diperoleh tetap memenuhi persyaratan tidak bias, dan varian yang diperoleh menjadi tidak efisien, artinya cenderung membesar sehingga tidak lagi merupakan varian yang terkecil (Firdaus, 2004).
26 Penyimpangan asumsi yang terakhir adalah autokorelasi. Menurut Nachrowi (2008) autokorelasi adalah adanya korelasi antara variabel itu sendiri, pada pengamatan yang berbeda waktu atau individu. Umumnya kasus autokorelasi banyak terjadi pada data time series. Menurut Firdaus (2004) autokorelasi dapat terjadi karena tidak diikutsertakannya seluruh variabel bebas yang relevan dalam model regresi yang diduga, kesalahan menduga bentuk matematika model yang digunakan, pengolahan data yang kurang baik, dan kesalahan spesifikasi gangguan. Sebagai akibat adanya autokorelasi pada model persamaan regresi maka dapat terjadi penduga-penduga koefisien regresi yang diperoleh tetap merupakan penduga-penduga yang tidak bias, serta varian variabel gangguan menjadi tidak efisien jika dibandingkan dengan tidak adanya autokorelasi.
2.4 Penelitian Sebelumnya
Sujarno (2008), dalam penelitiannya mengenai analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan di Kabupaten Langkat diketahui bahwa Biaya kerja, jumlah tenaga kerja, pengalaman dan jarak tempuh secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan di Kabupaten Langkat. Biaya kerja merupakan faktor yang memberikan pengaruh yang besar dibandingkan 3 faktor lain. Biaya kerja mempunyai pengaruh positif terhadap pendapatan, ceteris paribus. Dengan kata lain, apabila Biaya kerja naik akan meningkatkan pendapatan nelayan. Begitu juga halnya dengan tenaga kerja, pengalaman, dan jarak tempuh melaut mempunyai pengaruh positif terhadap pendapatan nelayan. Serta, nilai elastisitas dari variabel Biaya kerja, tenaga kerja pengalaman, dan jarak tempuh melaut mempunyai nilai elastisitas kurang dari 1 (inelastis) terhadap
27 pendapatan nelayan di Kabupaten Langkat, sehingga respon pendapatan nelayan terhadap Biaya kerja, tenaga kerja, pengalaman, dan jarak tempuh melaut sangat kecil.
Syahilatua (2008) dalam penelitiannya yang berjudul “Dampak Perubahan Iklim terhadap Perikanan” mengungkapkan bahwa perubahan iklim sangat berpengaruh terhadap fisiologi dan tingkah laku individu, populasi, maupun komunitas. Kondisi ekstrim meningkatnya suhu air, rendahnya konsentrasi oksigen terlarut dan pH air dapat mengakibatkan kematian pada ikan. Beberapa dampak perubahan iklim pada perikanan telah terdeteksi pada perikanan seperti mackerel dan ikan teri. Telah dilaporkan bahwa sejak terjadi penyimpangan kondisi North Atlantic Oscilation yaitu kenaikan suhu udara di wilayah Eropa Barat akibatnya mackerel mengalami migrasi, sehingga populasinya berkurang. Kejadian ini juga dialami oleh ikan teri lepas pantai di Peru. Pada tahun 1972, terjadi El Nino yang membawa masa air panas, sehingga proses upwelling terhenti dan produksi teri menurun.
28 III. KERANGKA PEMIKIRAN
Kepulauan Seribu yang berada di Teluk Jakarta merupakan kabupaten yang sebagian besar wilayahnya merupakan perairan. Perairan yang lebih luas menyebabkan sebagian besar penduduknya bermata pencaharian sebagai nelayan. Sebanyak kurang lebih 60 persen penduduk kepulauan seribu berprofesi sebagai nelayan. Begitu pula dengan penduduk di Pulau Untung Jawa. Mayoritas penduduknya berprofesi sebagai nelayan, khususnya nelayan tangkap yang pendapatannya dipengaruhi oleh berbagai faktor, diantaranya cuaca yang tidak stabil.
Banyak faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan, yaitu faktor sosial ekonomi dan faktor alam yaitu cuaca. Faktor sosial ekonomi yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah hasil tangkapan, biaya, tenaga kerja, jarak tempuh, pengalaman nelayan, harga ikan, harga bahan bakar, jumlah ikan yang didaratkan, biaya tenaga kerja, usia, tingkat pendidikan nelayan, alat tangkap, kepemilikan alat tangkap, dan keikutsertaan nelayan dalam organisasi. Sedangkan faktor cuaca yang mempengaruhi hasil tangkapan nelayan adalah suhu udara, curah hujan, dan tinggi gelombang. Seluruh faktor tersebut dianalisis pengaruhnya terhadap pendapatan nelayan menggunakan analisis regresi berganda dengan metode kuadrat terkecil atau Ordinary Least Square (OLS)
Dari analisis regresi tersebut dapat diketahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap pendapatan nelayan. Selain itu, diketahui berapa besar pengaruh dari masing-masing variabel yang diteliti. Sehingga, dapat dirumuskan kebijakan untuk peningkatan pendapatan nelayan. Kerangka pemikiran penelitian ini disajikan secara ringkas dalam Gambar 1.
29 Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Karakteristik nelayan Pulau
Untung Jawa
Faktor – faktor sosial ekonomi yang mempengaruhi pendapatan nelayan
Faktor – faktor cuaca yang mempengaruhi
pendapatan nelayan Potensi Perikanan Indonesia
yang Besar
Penurunan Pendapatan Nelayan
Analisis Regresi
Uji F Uji T Uji
Penyimpangan Asumsi
Faktor – faktor yang berpengaruh terhadap pendapatan nelayan
Kebijakan Pengelolaan Perikanan Analisis Deskriptif Heteroskedastisitas Multikolinearitas Autokorelasi
30 IV. METODOLOGI PENELITIAN
4.1 Lokasi dan Waktu
Penelitian ini akan dilaksanakan di Pulau Untung Jawa Kabupaten Kepulauan Seribu, Provinsi DKI Jakarta. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive sampling) karena Pulau Untung Jawa termasuk pulau yang penduduknya mayoritas nelayan dan Kepulauan Seribu merupakan salah satu kepulauan yang produksi ikannya terbesar di Indonesia. Penelitian dilakukan dari bulan Februari hingga Juni 2011. Sedangkan pengambilan data primer dilakukan Bulan Maret-April 2011.
4.2 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari wawancara langsung dengan responden (nelayan) menggunakan kuisioner. Data primer meliputi data karakteristik nelayan di Pulau Untung Jawa, faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan, termasuk variabel cuaca yang mempengaruhi hasil tangkapan nelayan. Sedangkan data sekunder meliputi harga ikan, harga solar, data ikan yang didaratkan di TPI Muara Angke, data suhu udara, curah hujan, jumlah hari huja, dan tinggi gelombang.
4.3 Penentuan Jumlah Sampel
Pengambilan contoh dilakukan secara purposive sampling (sengaja). Pengambilan sampel dilakukan secara sengaja atau dipilih berdasarkan suatu kriteria tertentu. Kriteria yang dipilih adalah nelayan yang bertempat tinggal di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu. Sampel yang diambil sebanyak lima puluh sembilan nelayan yang berdomisili di Kelurahan Untung Jawa.
31 4.4 Pengumpulan Data
Pengumpulan data primer dan sekunder dilakukan pada Bulan Maret-April 2011. Data primer diperoleh dari wawancara dengan responden menggunakan kuisioner. Data sekunder diperoleh dari Badan Pusat Statistik DKI Jakarta, Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika DKI Jakarta, Dinas Kelautan dan Perikanan DKI Jakarta, dan Kelurahan Pulau Untung Jawa.
4.5 Metode Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan data dilakukan secara kualitatif dan kuantitatif. Pengolahan data secara kualitatif dilakukan dengan analisis deskriptif. Sedangkan analisis kuantitatif dilakukan untuk mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi pendapatan nelayan di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu dan berapa besar pengaruh masing-masing faktor. Pengolahan data kuantitatif dilakukan dengan bantuan program Microsoft Office Excel dan Minitab.14. Metode prosedur penelitian yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1
32 Tabel 1. Metode Prosedur Penelitian
No Tujuan Jenis dan Sumber
Data
Metode Analisis Data 1 Mengidentifikasi karakteristik
nelayan tangkap Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu
Data primer dari kuisioner nelayan di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu dan data sekunder dari Kepulauan Seribu.
Analisis deskriptif
2 Mengkaji pengaruh faktor-faktor sosial ekonomi terhadap pendapatan nelayan Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu
Data primer dari kuisioner nelayan di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu. Analisis regresi linear berganda dan analisis deskriptif.
3 Mengkaji pengaruh cuaca terhadap pendapatan nelayan
Data primer dari nelayan Pulau Untung Jawa dan data sekunder dari BMKG Jakarta Utara. Analisis regresi linear berganda dan analisis deskriptif. 4.5.1 Faktor Produksi
Fungsi yang digunakan dalam analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan adalah fungsi Cobb Douglas, karena faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan termasuk input bagi nelayan yang mempengaruhi output (pendapatan) nelayan. Menurut Soekartawi (1990) secara matematik, fungsi Cobb Douglas dapat dituliskan seperti
Y = aX1b1X2b2. . . Xnbn eu ... (1)
Bila fungsi Cobb Douglas tersebut dinyatakan oleh hubungan Y dan X, maka Y = f(X1, X2, . . . , Xn) ... (2)
dimana
33 Xi = variabel yang menjelaskan (i = 1,2,3,...n)
a, b = besaran yang akan diduga u = kesalahan
e = logaritma natural, e = 2,718
Untuk memudahkan pendugaan terhadap persamaan tersebut, maka persamaan diubah menjadi bentuk linier berganda dengan cara melogaritmakan persamaan tersebut. Logaritma dari persamaan diatas adalah
Ln Y = ln a + b1 ln X1 + b2 ln X2 + ...+ bn ln Xn + v ... (3)
Fungsi produksi perikanan merupakan fungsi dari input kapital yang diwakili oleh unit upaya dan natural capital (Biaya sumberdaya alam) yakni jumlah ikan yang didaratkan itu sendiri. Salah satu bentuk fungsi produksi tersebut adalah dalam bentuk fungsi Cobb Douglas yakni :
H = qxαEβ ... (4)
Dimana q adalah konstanta dan sering disebut sebagai qatchability coefficient atau koefisien kemampuan tangkap. Parameter α dan β adalah parameter yang masing-masing menggambarkan elastisitas stok terhadap produksi dan elastisitas input (effort) terhadap produksi (Fauzi 2010).
4.5.2 Analisis Regresi
Fungsi produksi Cobb Douglas yang digunakan dalam penelitian ini memiliki lebih dari satu variabel bebas, sehingga menggunakan analisis regresi linier berganda. Selain itu, fungsi Cobb Douglas yang tidak berbentuk linier harus diubah menjadi bentuk linier agar mempermudah perhitungan dan analisis. Fungsi Cobb Douglas termasuk bentuk model log-log. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model tidak linier menjadi model linier
34 dengan jalan membuat model dalam bentuk logaritma. Bentuk logaritma dari persamaan fungsi produksi Cobb Douglas adalah
Ln Y = ln a + b1 ln X1 + b2 ln X2 + ...+ bn ln Xn + v ... (5)
Tujuan utama dalam analisis regresi berganda adalah menduga fungsi regresi populasi atas dasar fungsi regresi sampel. Jadi, kita mencari nilai b1, b2, ...,
bn sebagai penduga B1, B2, ..., Bn. Nilai b1, b2 dapat dihitung dengan rumus
b
1=
... (6) b2
=
... (7)b
1=
= Elastisitas
...(8)
dimana : X2i = X2i – X2 X3i = X3i – X3 yi = Yi – YKonsekuensinya adalah nilai koefisien (b1, b2, ..., bn) dari hasil regresi
menunjukan nilai elastisitas dari koefisien tersebut.
Proses selanjutnya dalam regresi berganda adalah menentukan ketepatan persamaan regresi yang dihasilkan untuk menduga nilai variabel tak bebas. Tingkat ketepatan itu diukur dengan kesalahan baku (standard error). Kesalahan baku estimasi dinotasikan dengan simbol (Se) dan dapat ditentukan dengan
rumus :
S
e2
35
S
e=
√ S
e2
.
...(10)Dalam hal hubungan tiga variabel, koefisien determinasi (R2) mengukur besarnya sumbangan X terhadap variasi naik turunnya Y secara bersama-sama. Rumus R2 adalah
R
2=
... (11)
Jika R2 = 1, berarti besarnya presentase sumbangan X terhadap variasi Y secara bersama-sama adalah 100%. Jadi, seluruh variasi disebabkan oleh X dan tidak ada variabel lain yang mempengaruhi Y. Makin dekat R2 dengan satu, makin cocok garis regresi untuk meramalkan Y.
Dalam penelitian ini akan dijelaskan hubungan antara pendapatan nelayan dan faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan. Faktor – faktor yang akan diteliti adalah hasil tangkapan, biaya, jumlah tenaga kerja, jarak tempuh, pengalaman, usia nelayan, pendidikan, alat tangkap, kepemilikan alat tangkap, keikutsertaan dalam organisasi, harga ikan, harga bahan bakar, jumlah ikan yang didaratkan, suhu udara, curah hujan, jumlah hari hujan, dan tinggi gelombang. Persamaan regresi dibagi menjadi dua bagian, cross section dan time series. Untuk regresi yang menggunakan data cross section dirumuskan dalam fungsi:
PDT = f (HT, BIAYA, JTK, JT, PNGLM, USIA, PEND, AT, KAT, ORG)...(12) Sementara untuk regresi yang menggunakan data time series dirumuskan dalam fungsi :
PDT = f (P, BBM, F, SU, CH, TG, JH) ...(13) Keterangan :
PDT : Pendapatan nelayan (Rp) HT : Hasil Tangkapan (kg)
36 BIAYA : Biaya (Rp)
JTK : Jumlah Tenaga Kerja (orang) JT : Jarak tempuh (m)
PNGLM : Pengalaman (tahun) USIA : Usia Nelayan (tahun) PEND : Pendidikan Nelayan AT : Alat Tangkap
KAT : Kepemilikan Alat Tangkap
ORG : Keikutsertaan dalam Organisasi Nelayan P : Harga Ikan (Rp)
BBM : Harga Bahan Bakar (Rp)
F : Jumlah ikan yang didaratkan (kg) SU : Suhu Udara (0C)
CH : Curah Hujan (mm/tahun) TG : Tinggi Gelombang (m) JH : Jumlah hari hujan (hari)
Dalam analisis ini menggunakan fungsi produksi yang menggambarkan hubungan antara input dan output serta data yang digunakan terbagi menjadi dua jenis data yaitu cross section dan time series. Hal ini mengakibatkan persamaan regresi terbagi menjadi dua persamaan. Bentuk fungsi produksi Cobb Douglas untuk produksi perikanan dengan data cross section adalah
PDT = A HTa BIAYAb JTKc JTd PNGLMe USIAf PENDg ATh KATi ORGj ...(14)
37 Sementara fungsi produksi Cobb Douglas untuk produksi perikanan dengan data time series adalah
PDT = B Pk BBMl Fm SUn CHo JHp TGq ...(15) Jika kedua persamaan diatas ditransormasikan kedalam bentuk ekonometrika menjadi
Ln PDT = a0 + a ln HT + b ln BIAYA + c ln JTK + d ln JT + e ln PNGLM +
f ln USIA + g ln PEND + h ln AT + i KAT + j ORG + μ...(16) dan
Ln PDT = b0 + k ln P + l ln BBM + m ln F + n ln SU + o ln CH + p ln JH +
q ln TG + μ ...(17) Metode yang digunakan untuk menganalisis persamaan tersebut adalah Metode Kuadrat Terkecil (Ordinary Least Square) dengan bantuan software Microsoft Excel dan Minitab versi 14.
4.5.3 Uji F
Uji F (Uji Bersama) dilakukan dengan menguji secara bersama-sama variabel independent pengaruhnya dengan variabel dependent. Uji serentak yaitu uji statistik bagi koefisien regresi yang serentak atau bersama-sama mempengaruhi Y.
Formula Hipotesis :
H0 : b1 = 0; artinya faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan
bukan merupakan penjelas yang signifikan bagi pendapatan nelayan
H1 :b1≠0; artinya faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan
38 Pengujian hipotesis koefisien regresi secara simultan dilakukan dengan menggunakan analisis varian. Statistik uji yang digunakan dalam hal ini adaah statistik uji F. Hipotesis yang diajukan untuk uji F ini adalah:
H0 : B1 = B2 = ... = B ... 0
Ha : B1 ≠ B2 ≠...≠ B ... 0
Keputusan jika F hitung > F tabel maka tolak H0 dan terima Ha, sebaliknya jika F
hitung < F tabel maka terima H0 dan tolak Ha.
4.5.4 Uji T
Uji T (Uji Individual) dilakukan dengan menguji pengaruh setiap variabel dependent terhadap variabel independent. Analisis untuk menguji signifikansi nilai koefisien regresi secara parsial yang diperoleh dengan metode OLS adalah statistik uji t. Rumus umum untuk mencari nilai t hitung dari masing-masing koefisien regresi (b) adalah
t
b=
...(18)Nilai t hitung dibandingkan dengan t tabel. Jika thitung < -ttabel atau thitung > + ttabel
maka H0 ditolak dan Ha diterima. Jika Htabel ≤ thitung maka H0 diterima dan Ha
ditolak.
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini untuk uji individual adalah: a) Hasil tangkapan berpengaruh positif terhadap pendapatan nelayan b) Biaya berpengaruh negatif terhadap pendapatan nelayan
c) Jumlah tenaga kerja berpengaruh positif terhadap pendapatan nelayan d) Jarak tempuh melaut berpengaruh positif terhadap pendapatan nelayan e) Pengalaman berpengaruh positif terhadap pendapatan nelayan
39 g) Pendidikan nelayan berpengaruh positif terhadap pendapatan nelayan h) Alat tangkap berpengaruh positif terhadap pendapatan nelayan i) Kepemilikan alat tangkap berpengaruh positif terhadap pendapatan
nelayan
j) Keikutsertaan dalam organisasi nelayan berpengaruh positif terhadap pendapatan nelayan
k) Harga ikan berpengaruh positif terhadap pendapatan nelayan
l) Harga bahan bakar berpengaruh negatif terhadap pendapatan nelayan m) Jumlah ikan yang didaratkan berpengaruh positif terhadap pendapatan
nelayan
n) Suhu udara berpengaruh negatif terhadap pendapatan nelayan o) Curah hujan berpengaruh negatif terhadap pendapatan nelayan p) Tinggi gelombang berpengaruh negatif terhadap pendapatan nelayan q) Jumlah hari melaut berpengaruh positif terhadap pendapatan nelayan 4.5.5 Uji Kesesuaian (Goodness of Fit)
Uji kesesuaian dilakukan untuk mengukur besarnya keragaman faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan terhadap variasi naik turunnya pendapatan nelayan secara bersama-sama. Nilai R2 dapat diketahui dari hasil output minitab pengolahan data regresi faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan. Makin dekat R2 dengan satu, makin cocok garis regresi untuk meramalkan Y.
4.5.6 Uji Penyimpangan Asumsi
Penyimpangan asumsi yang pertama adalah multikolinearitas. Multikolinearitas dapat diketahui dengan melihat ciri-ciri yang pertama :
40 kolinearitas sering dapat diduga jika R2 cukup tinggi (antara 0,7-1) dan jika koefisien korelasi sederhana juga tinggi, tetapi tidak satupun atau sedikit sekali koefisien regresi parsial yang signifikan secara individu. Cara Lain untuk mengetahui multikolinearitas adalah melihat nilai VIF (Variance Influence Factor). Jika nilai VIF lebih dari 10 mengindikasikan terjadi multikolinearitas.
Untuk menanggulangi multikolinearitas, ada beberapa cara yang dapat digunakan. Yang pertama adanya informasi sebelumnya mengenai variabel yang diteliti, menghubungkan data cross sectional dengan data time series, mengeluarkan satu variabel atau lebih, mentransformasi variabel, penambahan data baru, atau dengan backward combination analysis.
Penyimpangan asumsi yang kedua adalah heteroskedastisitas. Langkah-langkah yang dilakukan untuk melihat apakah terdapat pelanggaran asumsi dengan uji White (White Test). Tahapannya adalah menghitung koefisien determinasi (R2) dan dikalikan dengan jumlah observasi (n). Kemudian bandingkan nilai tersebut dengan nilai X2 yang diperoleh dari tabel Chi Square. Nilai R2 yang lebih besar daripada X2 menunjukkan terdapat heteroskedastisitas pada model.
Penyimpangan asumsi yang terakhir adalah autokorelasi. Uji ada tidaknya autokorelasi yang paling banyak digunakan adalah Uji Durbin Watson (Uji DW). Uji ini dapat dilakukan bagi sembarang sampel, baik besar atau kecil. Langkah uji hipotesisnya yang pertama tentukan hipotesis nol dan alternatifnya. Hipotesis nolnya adalah variabel gangguan tidak mengandung autokorelasi dan hipotesis alternatifnya adalah variabel gangguan mengandung autokorelasi. Setelah itu hitung besarnya nilai statistik DW dengan rumus :
41
DW
=
...(19)
Langkah selanjutnya adalah membandingkan nilai statistik DW dengan nilai teoritik DW. Untuk ρ> 0 (autokorelasi positif):
1. Jika DW ≥ du (dengan df n – K - 1). H0 diterima jadi ρ= 0 berarti tidak ada
autokorelasi pada model itu.
2. Jika DW ≤ dL (dengan df n – K - 1). H0 ditolak jadi ρ≠ 0 berarti ada
autokorelasi positif pada model itu.
3. Jika dL < DW > du, uji itu hasilnya tidak konklusif, sehingga tidak dapat
ditentukan apakah terdapat autokorelasi atau tidak pada model itu. Untuk ρ< 0 (autokorelasi negatif):
1. Jika (4 – DW) ≥ du. H0 diterima jadi ρ= 0 berarti tidak ada autokorelasi pada
model itu.
2. Jika (4 – DW) ≤ dL. H0 ditolak jadi ρ≠ 0 berarti ada autokorelasi positif
pada model itu.
3. Jika dL < (4 – DW) > du, uji itu hasilnya tidak konklusif, sehingga tidak dapat
42 V. GAMBARAN UMUM
5.1 Keadaan Umum Lokasi Penelitian
Pulau Untung Jawa berada pada posisi 05058’45,21” Lintang Selatan dan 106042’11,07” Bujur Timur. Wilayah Kelurahan Pulau Untung Jawa adalah salah satu dari enam kelurahan yang ada di Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu dengan luas wilayah 111,53 Ha dengan jumlah pulau sebanyak 15 pulau dengan lima pulau yang sudah tenggelam. Pulau yang masih ada yaitu : Pulau Untung Jawa, Pulau Rambut, Pulau Ounrust, Pulau Kayangan, Pulau Bidadari, Pulau Kelor, Pulau Damar Besar, Pulau Damar Kecil, Pulau Nyamuk Kecil, Pulau Ayer Besar. Sementara pulau yang sudah tenggelam adalah Pulau Dapur, Pulau Ubi Besar, Pulau Ubi Kecil, Pulau Ayer Kecil, dan Pulau Nirwana. Pulau yang dihuni hanya Pulau Untung Jawa. Secara administrasi batas-batas wilayah Kelurahan Pulau Untung Jawa sebagai berikut :
a. Utara berbatasan dengan Kelurahan Pulau Panggang
b. Timur berbatasan dengan Laut Jawa/Tanjung Karawang-Jawa Barat c. Selatan berbatasan dengan Kodya Jakarta Utara/ Provinsi Banten d. Barat berbatasan dengan Kelurahan Pulau Pari
43
Sumber :http://wisatapulauseribu.com/map.php
Gambar 2. Peta Pulau Untung Jawa
Tipe Iklim di Pulau Pemukiman Kepulauan Seribu adalah tropika panas dengan suhu maksimum 31,9 C, suhu minimum 25,3 C dan suhu rata-rata 27,9 C. Serta kelembaban udara maksimum sebesar 84% dan kelembaban udara minimum sebesar 67%. Cuaca baik di Kepulauan Seribu adalah sekitar bulan Maret, April, Mei. Curah hujan cukup tinggi dimana bulan terbasah yaitu pada Januari. Curah hujan tahun 2008 tercatat mencapai 1.779,1 mm. Sedang pada bulan-bulan kering yaitu bulan Juni-September, curah hujan bermusim yang dominan di wilayah Kepulauan Seribu yaitu musim barat dan musim timur. Musim-musim tersebut mempunyai pengaruh besar bagi kehidupan penduduk maupun bagi kegiatan-kegiatan lainnya serta kondisi wilayah. Hal tersebut mempengaruhi kegiatan-kegiatan nelayan yang akan sangat terganggu pada saat musim angin barat.
44 Keadaan angin di Kepulauan Seribu sangat dipengaruhi oleh angin monsoon yang secara garis besar dapat dibagi menjadi angin musim barat (Desember-Maret) dan angin musim timur (Juni-September). Musim pancaroba terjadi antara bulan April-Mei dan Oktober-Nopember. Kecepatan angin pada musim barat bervariasi antara 7-20 knot, biasanya terjadi pada bulan Desember-Februari. Pada musim timur kecepatan angin 2,8 knot yang bertiup dari arah Timur Laut sampai Tenggara.
Musim hujan di Kepulauan Seribu biasanya terjadi antara bulan Nopember-April dengan hari hujan antara 10-20 hari/bulan. Curah hujan terbesar terjadi pada bulan Januari. Curah hujan tahunan berjumlah 1.799,1 mm. Musim kemarau kadang-kadang juga terdapat hujan dengan jumlah hari hujan antara 4-10 hari perbulan. Biasanya curah hujan terkecil terjadi pada bulan Agustus.
5.2 Karakteristik Sosial Ekonomi Penduduk Pulau Untung Jawa
Diantara berbagai pulau yang terdapat di Kelurahan Untung Jawa, hanya satu pulau yang dihuni yaitu Pulau Untung Jawa. Sementara pulau lainnya merupakan pulau konservasi dan tidak dihuni oleh manusia. Jumlah penduduk di Pulau Untung Jawa cenderung meningkat setiap tahun. Jumlah penduduk Pulau Untung Jawa secara lengkap disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah Penduduk Pulau Untung Jawa
Tahun Jumlah Penduduk Perubahan (%)
2005 1793 -
2006 1800 0,39
2007 1899 5,5
2008 1909 0,53
2009 1709 -10,48
45 Penduduk Pulau Untung Jawa dari tahun 2005 hingga tahun 2008 mengalami peningkatan. Perubahan jumlah penduduk terbesar terjadi pada tahun 2006-2007 sebesar 5,5%. Sementara itu, pada tahun 2008-2009 terjadi penurunan penduduk sebesar 10,48%.
Sementara untuk perbandingan jumlah penduduk laki-laki dan perempuan, dari tahun ke tahun jumlah penduduk pria lebih banyak daripada jumlah penduduk perempuan. Jumlah penduduk laki-laki yang lebih banyak terutama pada usia produktif membuat lebih banyak penduduk yang bekerja, baik sebagai nelayan maupun bidang pekerjaan yang lain. Perbandingan jumlah penduduk laki-laki dan perempuan setiap tahunnya dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Sumber : Badan Pusat Statistik (2006-2010)
Gambar 3. Perbandingan Jumlah Penduduk Laki-Laki dan Perempuan Tahun 2005-2009
Secara keseluruhan, perbandingan penduduk laki-laki dan perempuan hampir seimbang setiap tahunnya. Meskipun terlihat jumlah penduduk laki-laki lebih banyak sekitar 5% dari penduduk perempuan.
Nelayan di Pulau Untung Jawa terbagi menjadi nelayan pinggir dan nelayan tengah. Nelayan pinggir adalah nelayan yang periode melautnya harian. Artinya, nelayan ini melaut setiap hari mulai pagi hari hingga siang hari.
46 Sementara nelayan tengah adalah nelayan yang periode melautnya mingguan. Berikut adalah grafik yang menunjukkan perbandingan jumlah nelayan harian dan mingguan dari tahun 2004-2009.
Sumber : Badan Pusat Statistik (2005-2010)
Gambar 4. Proporsi Nelayan Pulau Untung Jawa Tahun 2004-2009
Jumlah nelayan dari tahun 2004 hingga tahun 2008 cenderung konstan baik dalam jumlah maupun perbandingan antara nelayan harian dan mingguan. Sedangkan pada tahun 2009 jumlah nelayan turun drastis. Selain itu, perbandingan antara nelayan harian dan mingguan juga mengalami perubahan. Jika pada tahun sebelumya presentase nelayan mingguan lebih banyak dari nelayan harian, pada tahun 2009 presentase nelayan harian lebih banyak daripada nelayan mingguan. Pada tahun 2004-2008 nelayan harian sejumlah 19,25% dari total nelayan di Pulau Untung Jawa, namun pada tahun 2009 presentase nelayan harian meningkat menjadi 65,88%. Hal yang sebaliknya terjadi pada nelayan mingguan. Tahun 2004-2008 presentase nelayan mingguan sebesar 80,75%, sementara pada tahun 2009 turun menjadi 34,12%. Hal ini dapat terjadi karena nelayan mingguan banyak yang beralih profesi menjadi pekerja bangunan atau bekerja di luar pulau.
47 Namun, menurut informasi terbaru dari Kelurahan Untung Jawa, jumlah nelayan pada Bulan Februari 2011 berjumlah 211 orang. Peningkatan jumlah nelayan selama dua tahun berasal dari masyarakat yang kembali melaut karena merasa kurang terampil pada bidang profesi lainnya.
Salah satu hal yang juga penting untuk diperhatikan adalah mengenai kesehatan dan sarana penunjangnya. Di Pulau Untung Jawa Kepulauan Seribu, kesadaran masyarakat untuk berperilaku sehat cukup tinggi. Sarana kesehatan yang terdapat di Pulau Untung Jawa sudah tersedia yaitu puskesmas dan posyandu. Perkembangan jumlah sarana kesehatan di Kelurahan Untung Jawa dapat dilihat pada grafik di bawah ini.
Sumber : Badan Pusat Statistik (2005-2010)
Gambar 5. Perkembangan Jumlah Fasilitas Kesehatan di Pulau Untung Jawa Tahun 2004-2009
Fasilitas kesehatan yang terdapat di Kelurahan Untung Jawa baru tersedia pada tahun 2005 berupa puskesmas yang berjumlah satu hingga tahun 2009 tidak terdapat penambahan jumlah puskesmas. Pada tahun 2007, fasilitas ditambanh dengan pembangunan posyandu sebanyak tiga pos untuk Kelurahan Untung Jawa. Fasilitas kesehatan yang belum memadai membuat masyarakat agak kesulitan untuk berobat. Juga untuk ibu yang akan melahirkan, harus menyebrang pulau karena alat tidak memadai.
49 VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
6.1 Karakteristik Nelayan Tangkap Kelurahan Untung Jawa
Pulau Untung Jawa yang berbasis sumberdaya perikanan menyebabkan mayoritas penduduknya berprofesi sebagai nelayan. Sekitar 80% dari total penduduk di Pulau Untung Jawa merupakan nelayan. Nelayan di Pulau Untung Jawa terbagi menjadi dua kelompok yaitu nelayan pinggir dan nelayan tengah. Nelayan pinggir yaitu nelayan yang periode melautnya harian, sedangkan nelayan tengah yaitu nelayan yang periode melautnya mingguan. Nelayan pinggir berangkat melaut setiap pagi hari dan kembali siang hari, sedangkan nelayan tengah melaut selama 13 hingga 15 hari.
Perbedaan lain antara nelayan pinggir dan nelayan tengah adalah ukuran kapal yang digunakan. Nelayan pinggir menggunakan kapal motor yang berukuran 7 m x 1 m dengan kekuatan mesin 23 PK. Sedangkan nelayan tengah menggunakan ukuran kapal yang lebih besar yaitu 13 m x 1,7 m dengan kekuatan mesin 33 PK karena jarak tempuhnya yang lebih jauh. Selain itu jumlah Anak Buah Kapal (ABK) yang ikut serta ketika melaut juga berbeda. Nelayan tengah dalam satu trip membawa lima hingga delapan orang ABK, sementara nelayan pinggir biasanya sendiri atau paling banyak membawa tiga orang dalam satu trip.
Alat tangkap yang digunakan nelayan di Pulau Untung Jawa baik nelayan pinggir maupun nelayan tengah adalah bubu dan pancing. Bubu yang mereka gunakan adalah bubu yang terbuat dari kawat dan bambu dengan umur ekonomis 3 bulan untuk bubu bambu dan 6 bulan untuk bubu kawat.
50 Karakteristik nelayan Kelurahan Pulau Untung Jawa dilihat dari berbagai hal, yang pertama adalah usia responden yang merupakan nelayan. Nelayan di Kelurahan Untung Jawa tersebar dari kelompok usia kurang dari dua puluh tahun hingga nelayan yang berusia lebih dari lima puluh tahun. Kelompok usia nelayan dapat dilihat pada gambar 6 di bawah ini.
Sumber : Data Primer, diolah (2011)
Gambar 6. Kelompok Usia Responden
Nelayan di Pulau Untung Jawa sebagian besar berada pada usia angkatan kerja yaitu 20 hingga 50 tahun, dan didominasi oleh penduduk yang berusia antara 21-30 tahun sebanyak 35,59%. Namun ada pula penduduk yang berusia kurang dari 20 tahun dan lebih dari 50 tahun yang berprofesi sebagai nelayan.
Sebagian besar penduduk mulai melaut pada usia tiga belas tahun setelah lulus Sekolah Dasar, hanya sedikit penduduk yang melanjutkan pendidikannya ke tingkat yang lebih tinggi. Meskipun masih ada penduduk yang melanjutkan ke Sekolah Menengah Pertama, tapi jumlahnya sangat sedikit. Begitu pula yang melanjutkan ke Sekolah Menengah Atas. Selain karena sudah mulai ikut melaut,
51 sarana Sekolah Menengah Atas di Kelurahan Untung Jawa belum tersedia. Tingkat pendidikan responden disajikan pada Gambar 7.
Sumber : Data primer, diolah (2011)
Gambar 7. Tingkat Pendidikan Responden
Pendidikan terakhir mayoritas nelayan di Pulau Untung Jawa adalah Sekolah Dasar, yaitu sebanyak 58% responden adalah lulusan SD. Hal ini disebabkan karena kurangnya kesadaran masyarakat untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Serta fasilitas Sekolah Menengah Pertama baru dibangun pada tahun 2000 dan belum terdapat Sekolah Menengah Atas di Pulau Untung Jawa.
Di Kelurahan Untung Jawa terdapat organisasi nelayan yaitu Nelayan Sejahtera. Tidak semua nelayan ikut serta menjadi anggota maupun pengurus organisasi tersebut. Keberadaan organisasi nelayan hanya bertujuan untuk mengeratkan silaturahim antar nelayan, sehingga ada nelayan yang merasa tidak terlalu butuh ikut serta dalam organisasi. Perbandingan keikutsertaan nelayan dalam organisasi disajikan pada Gambar 8 berikut.
52
Sumber : Data Primer, diolah (2011)
Gambar 8. Keikutsertaan Responden dalam Organisasi
Dari 59 responden yang diwawancarai, sebanyak 78% responden tergabung dalam organisasi nelayan, dan 22% tidak tergabung dalam organisasi nelayan. Organisasi nelayan tersebut merupakan organisasi yang bertujuan sosial. Kegiatan yang dilakukan oleh anggota organisasi adalah santunan terhadap anak yatim, dan kegiatan sosial lainnya.
6.2 Faktor Sosial Ekonomi yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan
Pendapatan nelayan dipengaruhi oleh berbagai faktor. Berdasarkan hasil regresi berganda dengan fungsi dasar Cobb Douglas diperoleh hasil faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan Pulau Untung Jawa. Hasil pengolahan data dari wawancara dengan responden menghasilkan dua persamaan regresi yaitu regresi dengan data cross section dan regresi dengan data time series. Untuk hasil regresi dengan data cross section, variabelnya adalah hasil tangkapan, biaya, jumlah tenaga kerja, jarak tempuh, pengalaman reponden, usia, pendidikan terakhir yang ditempuh responden, alat tangkap yang digunakan, kepemilikan alat tangkap, dan keikutsertaan dalam organisasi. Sedangkan variabel sosial ekonomi
53 untuk regresi dengan data time series adalah harga ikan, harga bahan bakar (solar) dan jumlah ikan yang didaratkan.
6.2.1 Analisis Regresi Berganda Cross Section
Analisis regresi berganda ini dilakukan menggunakan data cross section terdiri dari 10 variabel independent yaitu hasil tangkapan, Biaya, jumlah tenaga kerja, jarak tempuh, pengalaman, usia, pendidikan, alat tangkap, kepemilikan alat tangkap, dan keikutsertaan dalam organisasi. Pengambilan data dilakukan kepada 50 responden dan menghasilkan persamaan regresi sebagai berikut :
Ln PDT = 24,0 + 0,318 Ln HT - 0,424 Ln Biaya - 0,119 Ln JTK - 0,335 Ln JT - 0,293 Ln PNGLM - 0,227 Ln USIA + 0,291 Ln PEND + 0,293 Ln AT + 2,11 KAT + 0,387 ORG Dimana : PDT : Pendapatan nelayan (Rp) HT : HasilTangkapan (kg) BIAYA : Biaya (Rp)
JTK : Jumlah Tenaga Kerja (orang) JT : Jarak tempuh (m)
PNGLM : Pengalaman (tahun) USIA : Usia Nelayan (tahun) PEND : Pendidikan Nelayan AT : Alat Tangkap
KAT : Kepemilikan Alat Tangkap
54 Tahap pertama adalah dilakukan pengujian bersama terhadap model (Uji Anova) atau Uji F. Perhitungan ANOVA menghasilkan nilai F hitung sebesar 38,15 dan significance F sebesar 0,0000. Nilai Significance F yang sangat kecil menunjukkan model regresi dapat menjelaskan keragaman pendapatan. Hasil goodness of fit (R2) dari regresi tersebut adalah 0,892 yang berarti sebesar 89,2% model dapat menjelaskan variabel independent, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diikutsertakan dalam model.
Hasil dari uji bersama menunjukan bahwa model layak atau dapat menjelaskan keragaman variabel dependent. Selanjutnya dilihat variabel dependent apa saja yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel independent menggunakan Uji Parsial (Uji T). Taraf nyata yang digunakan sebesar 10%. Nilai P value yang lebih kecil dari taraf nyata yang berlaku menunjukkan bahwa variabel independent berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependent. Dari 10 variabel independent, lima variabel berpengaruh secara signifikan sementara lima variabel sisanya tidak berpengaruh secara signifikan.
Tabel 3. Hasil Uji Individual untuk Model Cross Section
Variabel Koefisien T P value
Konstanta 23,959 7,33 0,000 HT 0,31770 4,49 0,000 BIAYA -0,4239 -2,11 0,042 JTK -0,1187 -0,57 0,572 JT -0,33532 -3,82 0,001 PNGLM -0,2925 -1,49 0,145 USIA -0,2271 -0,53 0,598 PEND 0,2914 1,15 0,260 AT 0,2927 1,14 0,264 KAT 2,1137 12,21 0,000 ORG 0,3870 2,31 0,027
55 Variabel yang berpengaruh secara signifikan adalah hasil tangkapan, biaya, jarak tempuh, kepemilikan alat tangkap, dan keikutsertaan dalam organisasi. Variabel hasil tangkapan memiliki t hitung sebesar 4,49 dan P value sebesar 0,000. Variabel biaya memiliki t hitung sebesar -2,11 dan P value sebesar 0,042. Variabel jarak tempuh memiliki t hitung sebesar -3,82 dan P value sebesar 0,001. Variabel kepemilikan alat tangkap memiliki t hitung 12,21 dan P value sebesar 0,000. Dan nilai t hitung untuk variabel keikutsertaan dalam organisasi sebesar 2,31 dengan P value sebesar 0,027.
Sementara untuk variabel yang tidak berpengaruh secara signifikan adalah jumlah tenaga kerja, pengalaman, usia, tingkat pendidikan, dan alat tangkap. T hitung untuk variabel jumlah tenaga kerja sebesar -0,57 dengan P value sebesar 0,572. Untuk variabel pengalaman, nilai t hitung sebesar -1,49 dan P value 0,145. Variabel usia memiliki nilai t hitung sebesar -0,53 dengan P value 0,598. Variabel pengalamantingkat pendidikan, t hitung yang diperoleh sebesar 1,15 dengan P value sebesar 0,260. Variabel alat tangkap memiliki t hitung sebesar 1,14 dan P value sebesar 0,264.
Setelah dilakukan uji bersama dan uji parsial, tahap selanjutnya adalah menguji apakah terdapat penyimpangan asumsi pada model regresi tersebut. Penyimpangan asumsi yang akan diuji adalah multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai VIF dari setiap variabel. Nilai VIF diperoleh dengan bantuan software Minitab versi 14. Dari hasil pengolahan data dengan Minitab, tidak terdapat nilai VIF yang lebih besar dari 10 untuk seluruh variabel. Hal ini berarti tidak terjadi penyimpangan asumsi multikolinearitas atau dengan kata lain tidak
56 ada hubungan linear sempurna antar variabel independent dalam model. Penyimpangan asumsi yang kedua adalah heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan Uji White (White test) dengan bantuan software Microsoft Excel hasil yang diperoleh dari perhitungan nilai hitung Chi Square sebesar 40,14 dan nilai X2 tabel untuk taraf nyata 10% dan observasi 50 adalah 57,5053. Dapat dilihat bahwa nilai hitung Chi Square lebih kecil dari nilai X2 . Maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model. Artinya ragam dari errorterm untuk variabel dependent konstan. Penyimpangan asumsi yang terakhir adalah autokorelasi. Autokorelasi dideteksi dengan uji Durbin Watson (DW). Dengan bantuan software minitab diperoleh nilai DW untuk model regresi sebesar 2,06449. Nilai stastitik DW yang mendekati 2 menunjukkan tidak ada autokorelasi dalam model. Sehingga dapat dikatakan bahwa asumsi sisaan menyebar bebas dapat dipenuhi.
Setelah seluruh uji statistik dilakukan, dan diperoleh hasil bahwa model layak dan tidak terdapat penyimpangan asumsi regresi linear selanjutnya adalah melakukan interpretasi terhadap hasil yang diperoleh untuk masing-masing variabel. Nilai koefisien yang diperoleh menggambarkan elastisitas masing-maisng variabel. Berikut ini adalah interpretasi koefisien untuk masing-masing variabel independent :
1. Hasil Tangkapan
Hasil tangkapan berpengaruh secara signifikan terhadap pendapatan nelayan dengan nilai koefisien sebesar 0,31770. Nilai koefisien tersebut memiliki arti bahwa peningkatan hasil tangkapan nelayan sebesar 100% akan meningkatkan pendapatan nelayan sebesar 31,77%, ceteris paribus. Hasil ini
