MODEL KUALITATIF LOGISTIK UNTUK MENENTUKAN PENDARATAN IKAN DI PELABUHAN PERIKANAN WILAYAH PESISIR SUKABUMI HAIDIR ILYAS

(1)

MODEL KUALITATIF LOGISTIK UNTUK

MENENTUKAN PENDARATAN IKAN DI PELABUHAN

PERIKANAN WILAYAH PESISIR SUKABUMI

HAIDIR ILYAS

DEPARTEMEN PEMANFAATAN SUMBERDAYA PERIKANAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

(2)

(3)

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Model Kualitatif Logistik untuk Menentukan Pendaratan Ikan di Pelabuhan Perikanan Wilayah Pesisir Sukabumi adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan besar mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir disertasi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, April 2013 Haidir Ilyas NIM C44070027

(4)

ABSTRAK

HAIDIR ILYAS, C44070027. Model Kualitatif Logistik untuk Menentukan Pendaratan Ikan di Pelabuhan Perikanan Wilayah Pesisir Sukabumi. Dibimbing oleh ERNANI LUBIS dan RETNO MUNINGGAR

Wilayah Pesisir Sukabumi memiliki tujuh pelabuhan perikanan, enam diantaranya adalah pangkalan pendaratan ikan (PPI) dan satu pelabuhan perikanan nusantara (PPN). Nelayan wilayah tersebut memiliki banyak alternatif untuk mendaratkan hasil tangkapannya ke salah satu pelabuhan perikanan (PP). Penelitian ditujukan untuk mengetahui peubah-peubah dalam model logistik pendaratan ikan, membuat formulasi model regresi logistik di setiap pelabuhan perikanan serta menentukan perbandingan proporsi pendaratan ikan di pelabuhan perikanan wilayah Pesisir Sukabumi dengan metode survei. Peubah-peubah yang digunakan dalam model ini adalah jarak pemukiman (JP), tingkat kesejahteraan nelayan (TKN), dan kenyamanan aktivitas pelabuhan (KAP). Ketiga peubah ini dianalisis menggunakan perangkat lunak MINITAB ver. 14. Hasil menunjukkan bahwa Peubah jarak pemukiman (JP) memiliki pengaruh terhadap model logistik pendaratan ikan di PPN Palabuhanratu, PPI Cisolok, dan PPI Cibangban. Peubah ukuran kapal tidak memiliki pengaruh terhadap model logistik pendaratan ikan di seluruh PP yang ada. Peubah KAP memiliki pengaruh terhadap model logistik pendaratan ikan di PPN Palabuhanratu, PPI Ujunggenteng, dan PPI Ciwaru. Model yang terbentuk sudah memenuhi kelaikan model dengan nilai p-value kurang dari 0,05 (P<0,05) pada setiap PP. Namun, terdapat dua PPI yang belum cukup dinyatakan sebagai model yang baik yaitu PPI Loji dan PPI Minajaya. Hal ini disebabkan sampel yang diambil belum mencukupi untuk menjadikannya sebagai model yang baik. Kendala pengambilan sampel itu dikarenakan jumlah nelayan/responden yang beraktivitas pada saat itu sedikit. Proporsi pendaratan ikan terbesar di PPN Palabuhanratu (34%), diikuti PPI Cisolok (22%), PPI Ujunggenteng (14%), PPI Ciwaru (11%), PPI Cibangban (9%), PPI Loji (7%) dan PPI Minajaya (3%).

Kata kunci: model regresi logistik, nelayan, pelabuhan perikanan (PP), pendaratan ikan, Sukabumi.

ABSTRACT

HAIDIR ILYAS, C44070027 Qualitative Logistic Regression Model to Determine Fish Landing in Coastal Area of Sukabumi. Supervised by ERNANI LUBIS and RETNO MUNINGGAR

Sukabumi coastal area has seven fishing ports, six of them are classified as fish landing bases/ pangkalan pendaratan ikan/ PPI and the rest is great fishing port/ pelabuhan perikanan nusantara/PPN. Therefor Local fishermen have more than one alternatives to land their. The objectives of this research were to discover the variables of model, to formulate the fish landing qualitative Logistic Regression model in every fishing port and to compare the proportion of fish landing in the fishing ports by using survey method. The variables of model were

(5)

divided into three, there were: distance of place, shipment scale, and comfortness activity at fishing port. Those three variables were analyzed by using Mintab ver. 14. The results showed the significant level of each variable was diffrent at each fishing port. The distance of place’s variable was very significant at PPN Palabuhanratu, PPI Cisolok, and PPI Cibangban. However the second variable was not significant at all fishing ports. Furthermore the last variable was very significant at PPN Palabuhanratu, PPI Ujunggenteng, and PPI Ciwaru. The model of these research showed the goodness of fit with p-value less than 0,05 (P<0,05). The most fish landing destination was at PPN Palabuhanratu (34%), followed PPI Cisolok (22%), PPI Ujunggenteng (14%), PPI Ciwaru (11%), PPI Cibangban (9%), PPI Loji (7%) dan PPI Minajaya (3%).

(6)

(7)

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Perikanan

pada

Departemen Pemanfaatn Sumberdaya Perikanan

MODEL KUALITATIF LOGISTIK UNTUK

PENDARATAN IKAN DI PELABUHAN PERIKANAN

WILAYAH PESISIR SUKABUMI

DEPARTEMEN PEMANFAATAN SUMBERDAYA PERIKANAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

2013

(8)

(9)

Judul Skripsi : Model Kualitatif Logistik untuk Menentukan Pendaratan Ikan di Pelabuhan Perikanan Wialayah Pesisir Sukabumi

Nama : Haidir Ilyas NIM : C44070027

Disetujui oleh

Dr. Ir. Ernani Lubis, DEA Pembimbing I

Retno Muninggar, S.Pi, ME Pembimbing II

Diketahui oleh

Dr. Ir. Budy Wiryawan, M. Sc Ketua Departemen

(10)

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya dan shalawat serta salam kepada Nabi Muhammad saw sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Maret 2012 ini pendaratan ikan, dengan judul Model Kualitatif Logistik untuk Menentukan Pendaratan Ikan di Pelabuhan Perikanan Wialayah Pesisir Sukabumi.

Terima kasih penulis ucapkan kepada Ibu Dr. Ir. Ernani Lubis, DEA dan Ibu Retno Muninggar, S. Pi, M.E selaku pembimbing, serta Bapak Dr. Ir. Anwar Bey Pane, DEA selaku penguji tamu yang telah banyak memberi saran. Di samping itu, ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada jajaran Dinas Kelautan dan Perikanan PPN Palabuhanratu yang memberikan berbagai akomodasi sehingga peneliti banyak dimudahkan. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ayah, ibu, serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya juga teman-teman yang selalu memberikan motivasi dan semangat.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, April 2013 Haidir Ilyas

(11)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL vi DAFTAR GAMBAR vi DAFTAR LAMPIRAN vi PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan Penelitian 1 Manfaat Penelitian 2 TINJAUAN PUSTAKA 2

Model Regresi Logistik 2

Pendaratan Ikan dan Pelabuhan Perikanan 5

METODE 9

Tempat dan Waktu Penelitaian 9

Metode Penelitian 9

Metode Pengumpulan Data 9

Metode Analisis Data 9

HASIL DAN PEMBAHASAN 13

Peubah- Peubah dalam Model Regresi Logistik 13

Model Regresi Logistik Pendaratan Ikan 22

Analisis Perbandingan Nilai Proporsi Pendaratan Ikan 23

Kesimpulan dan Saran 26

Kesimpulan 26

Saran 27

DAFTAR PUSTAKA 27

LAMPIRAN 29

(12)

DAFTAR TABEL

1 Fasilitas PP/PPI di Kabupaten Sukabumi tahun 2011 8

2 Nilai Kategorisasi Kenyamanan Aktivitas Pelabuhan 11

3 Logistic Regression PPN Palabuhanratu 13

4 Logistic Regression PPI Ujunggenteng 14

5 Logistic Regression PPI Minajaya 16

6 Logistic Regression PPI Ciwaru 17

7 Logistic Regression PPI Cisolok 18

8 Logistic Regression PPI Loji 19

9 Logistic Regression PPI Cibangban 20

10 Model Regresi Logistik PP/PPI di wilayah Sukabumi 22

DAFTAR GAMBAR

1 Transformasi grafik logaritma menjadi linear 3

2 Menu Binary Logistic Regression 4

3 Menu Reference Factor 4

4 Diagram alir penelitian 12

5 Kapal yang bersandar di PPI Ujunggenteng 16

6 Kapal yang bersandar PPI Minajaya 17

7 Kondisi pantai di PPI Loji 20

8 Kapal yang sedang beroperasi di sekitar PPI Cibangban 21

9 Proporsi pendaratan ikan di Wilayah Sukabumi (%) 23

10 Proporsi endaratan ikan di PPI (%) 24

11 Alasan-alasan nelayan mendaratkan ikan (%) 26

DAFTAR LAMPIRAN

1 Peta lokasi penelitian dan lokasi pelabuhan perikanan 29

(13)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Wilayah Perairan Sukabumi yang terletak di Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP) Samudra Hindia merupakan salah satu daerah penghasil ikan yang berpotensi di Indonesia. Menurut Unit Pelayanan Teknis Daerah Tempat Pelelangan Ikan (UPTD TPI) Sukabumi, produksi ikannya mencapai angka 11. 968,63 ton di tahun 2010 dengan potensi mencapai lebih dari 30.000 ton per tahun (Ditjen Perikanan Tangkap 2011). Hal ini disebabkan oleh aktivitas pendaratan ikan yang besar setiap tahunnya. Pusat pendaratan ikan yang utama terdapat di pelabuhan perikanan. Di sepanjang pesisir ini, terdapat tujuh pelabuhan perikanan (PP). Pelabuhan-pelabuhan itu antara lain: pelabuhan perikanan nusantara (PPN) Palabuanratu, pangkalan pendaratan ikan (PPI) Cisolok, PPI Cibangban, PPI Loji, PPI Ciwaru, PPI Ujunggenteng, PPI Minajaya. PPN Palabuanratu merupakan Pelabuhan tipe B dalam klasifikasi pelabuhan perikanan, sedangkan keenam pelabuhan lainnya memiliki tipe D. Oleh karena itu, nelayan-nelayan yang bermukim di wilayah pesisir ini memiliki banyak alternatif mendaratkan hasil tangkapannya.

Pilihan mendaratkan ikan di suatu pelabuhan tertentu, salah satunya dapat diukur dengan model kualitatif. Model ini dapat menjelaskan data yang bersifat nonparametrik (nominal dan ordinal). Penggunaan data yang bersifat kualitatif dapat mengefisienkan waktu dan biaya dibandingkan penggunaan data kuantitatif. Terdapat beberapa model kualitatif, antara lain model peluang linear, probit, logit (logistik), dsb. Model kualitatif dengan model regresi logistik memiliki keunggulan dibandingkan model lainnya. Keunggulannya adalah tingkat efisiensi yang besar terhadap ragam data dan interpretasi yang luas terhadap peubah bebas. Dalam hal ini alasan nelayan mendaratkan ikan dapat diketahui dan diukur.

Alasan-alasan pendaratan ikan tersebut diterjemahkan dalam bentuk peubah bebas. Peubah bebas tersebut yakni, jarak pemukiman (JP), ukuran kapal (UK), kenyamanan aktivitas pelabuhan (KAP). Ketiga faktor ini dapat menjadi diskursus terhadap berbagai faktor lainnya dalam pemodelan kualitatif pendaratan ikan.

Permasalahan-permasalahan perikanan tangkap, khususnya permasalahan pendaratan ikan yang bersifat kualitatif telah diselesaikan melalui berbagai penelitian antara lain cara pendaratan ikan, alur distribusi pendaratan, pemilihan lokasi pendaratan ikan. Namun, penelitian-penelitian model kualitatif masih perlu diperkaya, khususnya peubah-peubah yang digunakan untuk menyelesaikan tujuan dari pendaratan ikan, sehingga penelitian model pilihan kualitatif ini dapat dijadikan sebuah solusi

Tujuan Penelitian

Beberapa tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini antara lain: Menguji tingkat signifikansi peubah-peubah model kualitatif yang digunakan dalam pendaratan ikan, memformulasikan model regresi logistik di setiap pelabuhan

(14)

2

perikanan dan menentukan perbandingan nilai proporsi pendaratan ikan di pelabuhan perikanan wilayah Pesisir Sukabumi.

Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat kepada pemangku kepentingan dalam hal ini adalah pihak pengelola PP atau PPI. Penelitian ini dapat menjadikan pertimbangan bagi pihak pengelola untuk menjadikan pelabuhannya sebagai tujuan pemilihan pendaratan ikan bagi nelayan. Selain itu penelitian ini bermanfaat bagi peneliti lanjutan untuk memperoleh informasi awal.

TINJAUAN PUSTAKA

Model Regresi Logistik

Model pilihan kualitatif adalah model yang memiliki peubah respons atau tak bebas (dependent variable) bersifat kualitatif. Model ini menggunakan data yang bernilai nominal atau ordinal yang dikenal dengan analisis data kategorikal. Model ini juga dikenal pada model regresi linear, namun pada model regresi linear umum hanya dapat ditemukan pada peubah penentu atau bebas (independent variable). Peubah ini dalam bentuk peubah artifisial (dummy). Berbeda dengan model regresi linear umum, pada model kualitatif dapat ditemukan baik dalam bentuk peubah tak bebas maupun dalam bentuk peubah bebas. Peubah kualitatif yang hanya memiliki dua kemungkinan dikenal dengan peubah biner.

Asumsi yang digunakan pada model yang menggunakan peubah biner adalah pilihan antara kedua alternatif tersebut tergantung pada karakteristik individu-individu tersebut. Oleh karena itu, tujuan model kualitatif adalah menentukan peluang bahwa individu dengan karakteristik-karakteristik tertentu akan memilih suatu pilihan tertentu dari beberapa alternatif yang tersedia (Juanda 2009).

Selanjutnya Juanda (2009) menuliskan bahwa terdapat beberapa model kualitatif yang ada, yakni: model peluang linear, model probit, dan logit (logistik). Model peluang linear dianalogikan mirip dengan model regresi linear sederhana. Jika nilai Yi kontinu, nilai Yi pada model peluang linear berkisar antara 0 dan 1.

Nilai 0 untuk peluang tidak memilih, dan nilai 1 peluang untuk memilih. Namun, dengan menggunakan model ini akan diperoleh masalah nilai penduga Y (Ŷ) diluar rentang 0 dan 1. Permasalahan selanjutnya adalah perbedaan ragam yang signifikan (heteroskedastisitas) antara peluang yang berada di nilai tengah (0,5) dan yang berada di nilai peluang terendah dan nilai peluang terbesar. Model probit adalah model yang mentransformasikan nilai peluang linear awal sehingga pendugaan untuk nilai Y berada antara nilai 1 dan nilai 0. Salah satu bentuknya adalah fungsi peluang kumulatif. Fungsi peluang kumulatif yang digunakan pada model probit adalah fungsi peluang kumulatif normal. Pendugaan parameter model ini menggunakan pendugaan kemungkinan maksimum (Maximum likelihood) nonlinear, sehingga justifikasi atau interpretasi dari model ini agak terbatas. Untuk mengatasi masalah-masalah tersebut dipilihlah model kualitatif

(15)

3 Logistik yang mempunyai karakteristik fungsi peluang kumulatif logistik dan interpretasi yang memiliki cakupan luas.

Model logistik sendiri diturunkan berdasarkan fungsi peluang logistik kumulatif yang didefinisikan melalui persamaan berikut:

P

i

= F(Z

i

) = F (α+βX

i

) =

1 1+𝑒−𝑧

=

1 1+𝑒−(𝛼 +𝛽 𝑋 ) Keterangan:

e merupakan bilangan natural sebagai bilangan dasar logistiknya. α adalah kontanta/intersep pada persamaan regresi linear

βadalah koefisien/kemiringan pada persamaan regresi linear

Hal ini menunjukkan konsekuensi logis bahwa fungsi peluang ini akan bernilai pada kisaran 0 dan 1. Dari persamaan diatas diperoleh

P

i

=

1

1+𝑒−𝑧

,

sehingga

𝑒

𝑍𝑖

=

𝑃𝑖

1−𝑃𝑖

Peubah Pi/(1-Pi) dikenal dengan Odds Ratio, umumnya dikenal juga dengan

risiko. Pi adalah peluang terjadinya pilihan 1 atau peluang seseorang memilih ,

sedangkan 1- Pi adalah peluang terjadinya pilihan 0 atau seseorang tidak memilih.

Nilai Odds Ratio ini merupakan nilai indikator kecenderungan seseorang menentukan pilihan tersebut. Jika persamaan diatas ditransfromasikan dengan logaritma natural, akan diperoleh persamaan seperti di bawah ini.

ln

𝑃𝑖

1−𝑃𝑖

= ln

𝑒

𝑍𝑖

_{= α+βX}

i

Oleh karena itu, masalah dugaan peluang dalam selang 0< Pi <1 dapat

diubah menjadi dugaan dalam selang bilangan riil dengan menghubungkan nilai dugaan peubah bebasnya dan logaritma natural dugaan bilangan Odds Rationya (Gambar1).

Pi Logit (Pi)

1 

0

Xi Xi

Gambar 1 Transformasi grafik logaritma menjadi linear Keterangan:

Pi= Probabilitas

Xi = variabel bebas

(Hosmer dan Lemeshow 1989)

Menurut Juanda (2009) paramater yang dianalisis tidak hanya untuk satu peubah bebas saja, tetapi dapat juga digunakan beberapa peubah bebas. Pendugaan parameter-paramaeter koefisien logistik tersebut dengan metode penduga kemungkinan maksimum. Pendugaan tersebut merupakan persamaan nonlinear yang kemudian harus diiterasi dan dapat menggunakan perangkat lunak (software) regresi logistik yang telah ada. Salah satunya adalah perangkat Lunak Minitab 14

(16)

4

Perangkat lunak minitab 14 adalah perangkat lunak yang dibuat untuk mengolah data statistik. Berikut adalah langkah-langkah menggunakan perangkat lunak minitab 14 untuk mengolah analisis regresi logistik. Seluruh data, baik variabel dependent (nelayan mendaratkan ikan), maupun independent (X1, X2, dan X3), harus dimasukkan terlebih dahulu, di Windows bagian bawah. Satu kolom hanya untuk data satu variabel. Setelah entry data selesai, kemudian clickStat > Regression > Binary Logistic Regression, maka akan tersaji menu Binary Logistic Regression berikut ini (Gambar2).

Gambar 2 Menu Binary Logistic Regression

Selanjutnya mengisi kotak Response (Gaambar 3) dengan variabel dependent. Lalu pada kotak Model, isi dengan semua variabel independent. Pada kotak Factors, isikan semua variabel independent yang berupa kategorik. . Kemudian click Options, selanjutnya akan tersaji menuOptions, pada kotak Reference factor level isikan variabel kategorik yang bernilai 0 .

Gambar 3 Menu Reference Factor

Ulangi hal yang serupa untuk peubah kategorik yang lainnya yakni peubah kenyamanan aktivitas pendaratan ikan di pelabuhan. Akhiri dengan click OK (Zgonc, Kim, dan Newton 2012).

Namun, model regrsi logistik ini memiliki beberapa kekurangan. Beberapa diantaranya adalah model ini tidak dapat digunakan untuk menentukan lebih dari

(17)

5 dua pilihan. Model yang lebih kompleks diperlukan untuk menyelesaikannya (Juanda 2010).

Pendaratan Ikan dan Pelabuhan Perikanan

Pendaratan menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia adalah proses, cara, perbuatan mendarat, atau mendaratkan. Ikan menurut definisi adalah adalah hewan yang sebagian atau seluruh siklus hidupnya berada dalam air, sehingga dapat dikategorikan spesies ikan yang berasal dari kelas ikan maupun yang berasal dari kelas atau filum yang lainnya.

Kedua definisi ini dapat dielaborasikan menjadi definisi pendaratan ikan, yaitu memindahkan hasil tangkapan, baik spesies ikan maupun spesies perairan lainnya dari kapal sampai ke daratan. Oleh karena itu, awal dari kegiatan ini adalah merapatnya kapal ikan di suatu tempat pendaratan. Adapun kegiatan bongkar muat dapat dilakukan sebelum proses pendaratan maupun pada saat pendaratan.

Definisi pelabuhan perikanan menurut peraturan Menteri Kelautan dan Perikanan tahun (2012) adalah tempat yang terdiri dari daratan dan perairan di sekitarnya dengan batas-batas tertentu sebagai tempat kegiatan pemerintahan dan kegiatan sistem bisnis perikanan yang dipergunakan sebagai tempat kapal ikan bersandar, berlabuh, dan atau bongkar muat ikan yang dilengkapi dengan fasilitas keselamatan pelayaran dan kegiatan penunjang pelabuhan perikanan. Menurut Lubis 2012 pelabuhan perikanan adalah wilayah perpaduan antara wilayah daratan dan wilayah lautan yang dipergunakan sebagai pangkalan kegiatan penangkapan ikan yang dilengkapi dengan berbagai fasilitas, sejak ikan didaratkan hingga ikan didistribusikan. Pelabuhan perikanan ini dikategorikan sebagai pelabuhan khusus. Dari kedua pendapat tersebut dapat disederhanakan bahwa pelabuhan perikanan merupakan suatu wilayah yang terdiri dari daratan dan perairan dimana aktivitas perikanan terdapat di tempat tersebut termasuk kegiatan pendaratan ikan (Putri 2011).

Pelabuhan perikanan sendiri memiliki berbagai macam aktivitas, yaitu:

1) Produksi, pelabuhan perikanan sebagai tempat nelayan-nelayan melakukan kegiatan produksi. Kegiatan tersebut dimulai dari memenuhi perbekalan penangkapan ikan hingga pendaratan ikan termasuk kegiatan pembongkaran ikan hasil tangkapan.

2) Pengolahan, pelabuhan perikanan menyediakan sarana-sarana yang dibutuhkan untuk mengelola hasil tangkapan.

3) Pemasaran, pelabuhan perikanan merupakan pusat pengumpulan dan tempat awal pemasaran hasil tangkapan (KKP 2012).

Klasifikasi Pelabuhan Perikanan

Berdasarkan luas lahan, tipe dan ukuran kapal, jenis aktivitas perikanan dan skala usahanya, serta distribusi dan tujuan ikan hasil tangkapannya, pelabuhan perikanan dapat diklasifikasikan menjadi empat kategori. Menurut Permen No. 08/MEN/2012, klasifikasi pelabuhan perikanan di Indonesia ialah pelabuhan perikanan samudra (PPS), pelabuhan perikanan nusantara (PPN), pelabuhan perikanan pantai (PPP), dan pangkalan pendaratan ikan. Tipe pelabuhan itu

(18)

6

secara berurut adalah pelabuhan tipe A, tipe B, dan pelabuhan tipe C, sedangkan pangkalan pendaratan ikan ada yang mengategorikan tipe D dan yang lainnya adaalah PPI. Kriteria-kriteria masing-masing tipe pelabuhan itu adalah sebagai berikut.

1) Pelabuhan Perikanan Samudra (PPS)

PPS menurut Kementrian Kelautan dan Perikanan (KKP 2012), bersifat nasional dan internasional karena memiliki kemampuan melayani kapal-kapal yang beroperasi di samudera dan lepas pantai. Kriteria-kriteria PPS adalah: (1) Melayani kapal perikanan berukuran > 60 GT.

(2) Menampung 100 unit kapal atau 6000 GT sekaligus.

(3) Melayani kapal yang beroperasi di lepas pantai, ZEE Indonesia dan perairan Internasional.

(4) Tersedia lahan untuk industri perikanan ± 30 ha.

(5) Jumlah ikan yang didaratkan sekitar 200 ton/hari atau 40000 ton/tahun. (6) Memberi pelayanan bagi industri perikanan untuk tujuan ekspor hasil

tangkapan maupun hasil olahan tangkapan.

Di Indonesia terdapat lima PPS. Empat PPS berada di wilayah Indonesia Bagian Barat, yakni PPS Nizam Zachman Jakarta, PPS Cilacap Jawa Tengah, PPS Belawan Sumatera Utara, dan PPS Bungus Sumatera Barat. Satu PPS lainnya berada di wilayah Indonesia Bagian Tengah, yakni PPS Kendari di Sulawsesi Tenggara.

2) Pelabuhan Perikanan Nusantara (PPN)

Kriteria-kriteria PPN (Departemen Kelautan dan Perikanan, 2006) adalah sebagai berikut:

(1) Melayani kapal perikanan 15-60 GT. (2) Melayani 75 kapal perikanan atau 3000 GT.

(3) Kapal beroperasi di ZEE Indonesia, perairan nasional. (4) Jumlah ikan yang didaratkan ± 8000-15000 ton/tahun.

Di Indonesia terdapat sebelas PPN, salah satu diantaranya adalah PPN Palabuhanratu. Kesepuluh PPN lainnya adalah PPN Sibolga di Sumatera Utara, PPN Tanjung Pandan di Bangka Belitung, PPN Kejawanan di Jawa Barat, PPN Pekalongan Jawa Tengah, PPN Bondong Jawa Timur, PPN Prigi Jawa Timur, PPN Pemangkat Kalimantan, PPN Tual Maluku Tenggara, PPN Ternate, dan PPN Ambon Maluku.

3) Pelabuhan Perikanan Pantai (PPP)

Kriteria-kriteria PPP (Departemen Kelautan dan Perikanan, 2006) adalah sebagai berikut:

(1) Melayani kapal perikanan berukuran 5-15 GT. (2) Menampung 50 unit kapal atau 500 GT sekaligus.

(3) Melayani kapal yang beroperasi di wilayah perairan pantai. (4) Jumlah ikan yang didaratkan ± 4000 ton/tahun.

4) Pangkalan Pendaratan Ikan (PPI)

Kriteria-kriteria PPP (Departemen Kelautan dan Perikanan, 2006) adalah sebagai berikut:

(1) Melayani kapal yang beroperasi di daerah pantai. (2) Melayani kapal yang berukuran < 10 GT.

(3) Menampung 20 buah kapal ikan perikanan atau sekitar 200 GT. (4) Jumlah ikan yang didaratkan 2000 ton/tahun.

(19)

7

Fasilitas Pelabuhan Perikanan

Fasilitas Pelabuhan Perikanan secara umum dapat digolongkan menjadi tiga fasilitas yakni: (Lubis 2012)

1) Fasilitas Pokok ialah fasilitas utama yang wajib ada dalam pembangunan pelabuhan perikanan. Fasilitas pokok yang terdapat dalam pelabuhan perikanan antara lain: dermaga, kolam pelabuhan, pemecah gelombang, (breakwater), alur perjalanan, drainase dan lahan pelabuhan.

2) Fasilitas Fungsional ialah fasilitas yang menunjang fungsi dan kinerja aktivitas pelabuhan perikanan. Adapun fasilitas-fasilitas yang tergolong dalam kelompok ini antara lain: Tempat Pelelangan Ikan (TPI), air bersih, pabrik es, bahan bakar, listrik, ruang pembekuan (cold storage) bengkel, laboratorium pembinaan mutu, kantor administrasi pelabuhan, alat angkut ikan dan es, pengelolaan limbah, dll.

3) Fasilitas tambahan antara lain MCK, tempat peribadatan, pos pelayanan terpadu, kelompok nelayan, kios makanan, dll.

Pelabuhan-Pelabuhan Perikanan di Kabupaten Sukabumi

Menurut Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Sukabumi tahun (2011), wilayah ini memiliki sembilan kecamatan, dengan luas pesisir 167.946 ha. Terdapat tujuh pelabuhan perikanan yang tersebar di sepanjang pesisirnya. Pelabuhan-pelabuhan itu adalah PPN Palabuhanratu, PPI Cisolok, PPI, Cibangban, PPI Loji, PPI Ciwaru, PPI Ujung Genteng, dan PPI Minajaya.

PPN Palabuhanratu terletak di Desa Palabuhanratu, Kecamatan Palabuhanratu. Kecamatan ini memiliki tiga desa pantai, salah satunya adalah desa Palabuhanratu. Desa ini memiliki luas 1.024 ha. Fasilitas-fasilitas yang terdapat di PPN Palabuhanratu terdiri dari fasilitas pokok, fasilitas fungsional dan fasilitas tambahan. Fasilitas pokok yang terdapat di PPN Palabuhanratu adalah dermaga, kolam pelabuhan, dan breakwater. Fasilitas fungsional yang terdiri dari kantor PP/PPI, syahbandar, TPI, navigasi pelayaran, depot es, depot air bersih. Hampir semua kelengkapan fasilitas dimiliki PPN Palabuhanratu, baik dari fasilitas pokok, fasilitas penunjang maupun fasilitas tambahan.

PPI Cisolok terletak di desa Cikahuripan kecamatan Cisolok. Terdapat dua desa pantai pusat kegiatan perikanan tangkap yakni Cikahuripan dan Pasirbaru. Luas kedua desa itu adalah 2. 111 ha. Fasilitas-fasilitas yang terdapat di pelabuhan ini adalah lahan pelabuhan, dermaga, kolam pelabuhan, kantor PPI, syahbandar, TPI, depot es, perbengkelan alat tangkap, galangan kapal, MCK, dan kios perbekalan melaut. PPI Cibangban memiliki fasilitas lahan pelabuhan, kantor PPI, TPI, tempat peribadatan, MCK, dan kios perbekalan melaut.

PPI Loji terletak di Desa Loji, Kecamatan Simpenan. Luas desa ini sekitar 3. 391 ha. PPI Loji memiliki pelbagai fasilitas pelabuhan. Fasilitas-fasilitas itu adalah lahan pelabuhan, kantor PPI, TPI, tempat pembinaan nelayan, tempat peribadatan, MCK, dan kios perbekalan melaut. Namun, menurut Putri 2011 PPI ini sudah tidak aktif lagi dalam kegiatan perikanan. Termasuk di dalamnya sebagai tujuan tempat pendaratan.

PPI Ujunggenteng memiliki fasilitas lahan pelabuhan, kantor PPI, Syahbandar, TPI, navigasi pelayaran, depot es, galangan kapal, koperasi mina, tempat pembinaan nelayan, tempat peribadatan, MCK, dan kios perbekalan melaut. PPI Minajaya memiliki fasilitas lahan pelabuhan, kantor PPI, TPI,

(20)

8

perbengkelan alat tangkap, galangan kapal, koperasi Mina, tempat peribadatan MCK. PPI Ciwaru memiliki fasilitas lahan pelabuhan kantor PPI, kantor syahbandar, TPI, tempat peribadatan, MCK, dan kios perbekalan melaut. Rincian kelengkapan fasilitas itu tersaji pada tabel 1.

Tabel 1 Fasilitas PP/PPI di Kabupaten Sukabumi tahun 2011

No Jenis fasilitas A B C D E F G Fasilitas Pokok 1. Lahan Pelabuhan        2. Dermaga  - - -  - - 3. Kolam Pelabuhan  - - -  - - 4. Breakwater  - - -  - -

Jenis Fasilitas Fungsional

1. Kantor PP/PPI       

2. Syahbandar   -   - -

3. TPI       

4. Navigasi pelayaran   - - - - -

5. Depot Es   - -  - -

6. Depot Air Bersih  - - - -

7. SPBN  - - - -

8. Perbengkelan Alat Tangkap

 -  -   -

9. Galangan Kapal    - - - -

10. Lab. Uji Mutu  - - - -

11. Koperasi Mina    - - - -

12. Pengolahan Limbah - - - -

13. Cold Storage  - - - -

Jenis Fasilitas Tambahan

1. Pos jaga  - - - -

2. Pos Pelayanan Terpadu  - - - - 3. Tempat Pembinaan

Nelayan

  - - -  -

4. Tempat Peribadatan     -  

5. MCK       

6. Kios Perbekalan Melaut   -    

7. Mess Pegawai  - - - -

Keterangan

A. PPN Palabuhanratu. B. PPI Ujung Genteng. C. PPI Minajaya. D. PPI Ciwaru. E. PPI Cisolok. F. PPI Loji. G. PPI Cibangban. : ada. - : tidak ada

(21)

9

METODE

Tempat dan Waktu Penelitaian

Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret 2012 di PPN Palabuhanratu, PPI Cibangban, PPI Cisolok, PPI Loji, PPI Ujung genteng, PPI Minajaya, dan Desa Kahuripan. Peta lokasi penelitian dan lokasi pelabuhan peikanan terdapat pada Lampiran 1

Metode Penelitian

Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survei. Metode ini langsung mengambil sumber data dari observasi dan atau wawancara nelayan. Batasan penelitian ini adalah peubah itu sendiri yakni, jarak pemukiman (JP) nelayan dengan lokasi PP, ukuran kapal (UK) pada Lampiran 2, dan kenyamanan aktivitas pelabuhan (KAP).

Metode Pengumpulan Data

Metode dalam mengumpulkan data adalah metode purposive sampling. Sampel diambil hingga dirasa cukup menjawab tujuan penelitian. Data yang dikumpulkan adalah data primer melalui pengisisan kuisioner. Ataupun wawancara. Respondennya adalah nelayan yang relatif homogen dalam ukuran kapal (Lampiran 2). Nelayan dapat mengisi kuisioner secara langsung ataupun diwawancara oleh pewawancara. Jumlah responden pada penelitian ini adalah 79 nelayan (Lampiran 2).

Metode Analisis Data

Dua analisis utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis koefisien dan peluang dengan perangkat lunak minitab 14 serta analisis deskriptif yang mengGambarkan perbandingan nilai peluang yang diteliti.

Analisis Peubah-Peubah dalam Model

Analisis ini mengetahui signifikansi dari peubah-peubah yang digunakan. Peubah-peubah yang digunakan meliputi peubah JP pemukimam nelayan dengan lokasi PP, peubah Ukuran Kapal, dan peubah kenyamanan aktivitas Pelabuhan. Alasan penggunaan ketiga peubah ini karena ketiga peubah ini dinilai paling berkorelasi dengan peluang nelayan mendaratkan ikan di suatu PP menurut peneliti. Perolehan nilai dan langkah-langkah pengujian peubah tersebut adalah sebagai berikut:

1) Peubah JP

Jarak merupakan peubah yang umumnya digunakan untuk mengetahui pengaruh yang berbeda terhadap suatu kasus yang berkaitan dengan lokasi (Saha 2011). Perhitungan peubah Jarak Pemukiman (JP) dengan metode pendekatan perhitungan jarak relatif pada peta sehingga berbeda dengan jarak sebenarnya. Penghitungan jarak dengan mengambil dua titik pada peta yakni, antara lokasi

(22)

10

pemukiman nelayan dengan lokasi pelabuhan-pelabuhan perikanan yang ada. Nilai lokasi diperoleh dari data yang terteampil pada google map. Nilai yang terkandung pada google map berisi nilai latitude untuk lintang dan longitude untuk bujur. Selisih lintang dan bujur kedua lokasi itu merupakan jarak yang mendekati jarak sebenarnya.

Rumus perhitungan jarak adalah sebagai berikut: Rumus selisih lintang.

∆𝑙𝑖𝑛𝑡𝑎𝑛𝑔 = 𝑙𝑖𝑛𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑒𝑚𝑢𝑘𝑖𝑚𝑎𝑛 − 𝑙𝑖𝑛𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑝 Rumus selisih bujur.

∆𝑏𝑢𝑗𝑢𝑟 = 𝑙𝑖𝑛𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑒𝑚𝑢𝑘𝑖𝑚𝑎𝑛 − 𝑙𝑖𝑛𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑝 Rumus jarak

Jarak lokasi = ∆𝑙𝑖𝑛𝑡𝑎𝑛𝑔2 _{+ ∆𝑏𝑢𝑗𝑢𝑟}2_.

Jarak lokasi = . . . mil

Konversi ke satuan SI = Dx1,825km = . . . . km

Nilai yang dihasilkan merupakan peubah metrik yang bersifat kontinu. selanjutnya uji signifikansi peubah jarak dengan hipotesis:

Ho : Pvalue ≥ 0,05 H1 : Pvalue < 0,05

Jika diperoleh keputusan tolak H0, peubah ini signifikan pada selang kepercayaan 95%.

2 ) Peubah Ukuran Kapal (UK)

Nilai ukuran kapal diperoleh dari hasil kuisioner nelayan. Ukuran kapal dalam penelitian ini diambil yang berukuran 5-10 GT dan <5GT. Ukuran kapal-kapal tersebut dapat mendaratkan ikan ke semua pelabuhan di Kabupaten Sukabumi. Pengategorian ukuran kapal menurut KKP (2006) yang menyatakan bahwa penglasifikasian kapal perikanan dapat dibagi menjadi kapal tanpa motor dan kapal motor. Kapal motor diklasifikasikan berdasarkan tonnage kapal. Namun, untuk pemudahan klasifikasi, peneliti mengategorikan kapal berukuran <5 GT menjadi kapal kecil (K) dan kapal berukuran 5-10 GT menjadi kapal besar (B). Nilai K diberi nilai 1 dan nilai B diberi nilai 0. Selanjutnya tahap uji signifikansi peubah UK dengan hipotesis:

Jika diperoleh keputusan tolak H0, peubah ini signifikan pada selang kepercayaan 95%.

3 ) Peubah Kenyamanan Aktivitas Pelabuhan (KAP)

Beberapa faktor dapat menentukan KAP. Wibowo (2010) faktor pemanfaatan sarana/prasarana dalam hal ini fasilitas pelabuhan perikanan sangat menentukan kenyamanan di PP. Selain itu faktor kinerja pelabuhan dan keamanan yang terangkum dalam sebuah aktivitas pelabuhan juga faktor penentu kenyamanan suatu pelabuhan. Oleh karena itu, peneliti memilih kedua aspek ini dalam tujuan penyederhanan pengategorian aspek KAP.

Pengategorian kenyamanan aktivitas pelabuhan terdiri dari dua aspek yakni aspek fasilitas dan aspek aktivitas. Aspek fasilitas mengacu dalam tinjauan pustaka menurut Putri (2011) dikategorikan menjadi baik dan tidak baik. Fasilitas baik dalam hal ini terdapat sekurang-kurangnya fasilitas pokok yang ada dan dimanfaatkan oleh nelayan. Aspek aktivitas dikategorisasikan menjadi ada dan

(23)

11 tidak ada. Dua aspek ini akan memberikan nilai kenyamanan aktivitas mendaratkan ikan di pelabuhan perikanan yang tersaji dalam Tabel 2 berikut. Tabel 2 Nilai Kategorisasi Kenyamanan Aktivitas Pelabuhan

Aktifitas\Fasilitas Fasilitas baik Fasilitas tidak baik

Ada aktivitas N TN

Tidak ada aktivitas TN TN

Ket: N= Nyaman beraktivitas. TN= Tidak Nyaman

Nilai N untuk kategori aktivitas pelabuhan yang nyaman, diberi nilai 1 dan nilai TN untuk kategori tidak nyaman, diberi nilai 0. Selanjutnya tahap uji signifikansi peubah ini dengan hipotesis:

Jika diperoleh keputusan tolak H0, peubah ini signifikan pada selang kepercayaan 95%. Ketiga Peubah ini akan memberikan tingkat pengaruh yang berbeda terhadap model regresi logistik yang terbentuk. Pengaruh peubah yang signifikan akan mempengaruhi baik tidaknya sebuah model (Peng et al 200).

Analisis Nilai Peluang

Nilai yang digunakan dalam menganalisis peluang adalah nilai Concordant dan nilai Discordant. Nilai Concordant menggambarkan proporsi responden atau nelayan akan melakukan atau mendaratkan ikan di pelabuhan perikanan tersebut, sedangkan nilai Discordant menggambarkan proporsi responden atau nelayan tidak akan melakukan atau mendaratkan ikan di pelabuhan perikanan tersebut. Selain itu model regresi logistik dapat menjelaskan peluang nelayan mendaratkan ikan. Kedua kategori ini merupakan ukuran asosiasi antara nilai aktual dengan peubah respon. Jika nilai ukuran ini mendekati 1, daya prediksi dari model yang diperoleh semakin baik. Informasi mengenai koefisien peubah-peubah dan koefisien konstanta dibutuhkan untuk membentuk sebuah model regresi logistik pendaratan ikan di suatu pelabuhan perikanan. Berikut adalah persamaan umum regresi logistik.

Y = a+ bX1 +cX2 +dX3 (Juanda 2010) Keterangan:

Y = nilai peluang model pendaratan ikan a = konstanta

b = kemiringan nilai peubah JP

c = kemiringan nilai peubah kesejahteraan nelayan

d = kemiringan nilai peubah kenyamanan aktivitas pendaratan X1= jarak lokasi nelayan dengan lokasi pp (m)

X2= kesejahteraan nelayan R=1, dan T=0

X3= kenyamanan aktivitas pelabuhan N=1, dan TN=0

Untuk mengetahui nilai peluang setiap peubah digunakan Odds Ratio. Nilai Odds Ratio menggambarkan nilai peubah yang mempengaruhi pendapatan jika diasumsikan peubah lainnya sama/tetap.

(24)

12

Analisis Deskriptif

Perbandingan nilai proporsi pendaratan ikan yang dilakukan oleh nelayan di seluruh pelabuhan yang ada di Wilayah Sukabumi (PPI dan PPN), serta analisis perbandingan nilai proporsi pendaratan ikan di seluruh lokasi PPI.

Diagram Alir Penelitian

Diagram alir penelitian menggambarkan tahapan-tahapan hingga penelitian ini dapat berlangsung. Tahap pertama yang diambil peneliti adalah penetapan peubah yang digunakan dari sekian banyak peubah yang mungkin dapat dijadikan penelitian. Tahap terakhir adalah pengambilan sebuah kesimpulan yang bersesuaian dengan tujuan penelitian. Hal ini terlihat pada Gambar3 d ibawah ini.

Gambar 4 Diagram alir penelitian Model regresi logistic pendaratan ikan di suatu pelabuhan perikanan

Mulai

Penetapan peubah-peubah model pendaratan ikan

Pengambilan sampel dengan kuisioner

Pengolahan dan pengujian peubah dengan perangkat lunak minitab14

Interpretasi dan bahasan

Selesai

Kesimpulan peneliti, kesesuaian dengan tujuan penelitian

(25)

13

HASIL DAN PEMBAHASAN

Peubah- Peubah dalam Model Regresi Logistik

Berikut adalah hasil analisis menggunakan minitab ver. 14 dari ketujuh pelabuhan perikanan ikan yang dikaji. Nilai-nilai yang menjadi aspek kajian adalah nilai P, Odds Ratio, dan nilai P-value. Nilai P menunjukkan tingkat signifikansi peubah model yang mempengaruhi model pendaratan ikan. Nilai Odds Ratio menunjukkan tingkat peluang mendaratkan ikan yang tergantung dari jenis data (rasio atau nominal) dan peubahnya (JP, UK, dan KAP). Jenis data rasio dalam hal ini adalah data peubah jarak pemukiman (JP) yang menunjukkan peluang mendaratkan ikan jika bertambah satu satuan, sedangkan jenis data nominal dalam hal ini data Ukuran Kapal (UK) dan kenyamanan aktivitas pelabuhan (KAP) menunjukkan proporsi peluang mendaratkan ikannya. Nilai Odds Ratio mengasumsikan bahwa kondisi peubah yang lainnya sama atau tetap. Nilai P-value menunjukkan tingkat kebaikan suatu model yang menunjukkan kelaikan model di pelabuhan perikanan tersebut. Selain itu juga terdapat nilai statistik uji-G yang juga menunjukkan kelaikan suatu model. Nilai ini mengikuti sebaran khi kuadrat. Berikut adalah ketujuh tabel yang menunjukkan signifikansi peubah JP, UK, dan KAP terhadap model pendaratan ikan di setiap pelabuhan.

PPN Palabuhanratu

Tabel 3 Logistic Regression PPN Palabuhanratu

Odds

Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Constant 3,72123 1,03581 3,59 0,000 JP -0,22461 0,08424 -2,67 0,008 0,80 UK B 1,22451 0,8173 1,50 0,134 3,40 KAP TN -1,54675 0,75299 -2,05 0,04 0,21 Log-Likelihood = -30,431

Test that all slopes are zero: G = 41,861, DF = 3, P-Value = 0,000

Keterangan:

JP = Jarak Pemukiman UK = Ukuran Kapal B = Besar

KAP = Kenyamanan Aktivitas Pelabuhan TN = Tidak Nyaman

Berdasarkan hasil analisis regresi logistik PPN Palabuhanratu (Tabel 3) nilai P untuk peubah JP sebesar 0,008. Pada selang kepercayaan 95% yang artinya jarak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien JP ini adalah -0,22461 dengan standard error 0,08424 yang artinya pertambahan jarak 1 km lokasi nelayan ke PPN Palabuhanratu akan menurunkan peluang nelayan untuk mendaratkan ikan sebesar 0,22461 dalam sebuah model. Nilai Odds Ratio JP dalam model ini sebesar 0,80 yang artinya

(26)

14

peluang nelayan mendaratkan ikan di PPN Palabuhanratu 0,80 kali dengan bertambahnya 1 km jarak ke PPN Palabuhanratu dari lokasi pemukiman. Hal ini menunjukkan bahwa semakin jauh dari lokasi pemukiman semakin kecil peluang mendaratkan ikan di PPN Palabuhanratu. Interpretasi ini secara bebas dapat dikatakan bahwa nelayan-nelayan yang mendaratkan ikan di PPN Palabuhanratu masih tergolong nelayan sekitar PPN Palabuhanratu

Peubah Ukuran Kapal (UK) memiliki nilai P 0,134. Nilai koefisien UK 1,22451 dengan standard error 0,8173 . Nilai Odds Ratio UK dalam model ini sebesar 3,40 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPN Palabuhanratu 3,40 kali pada nelayan yang tergolong UK besar dibandingkan dengan UK yang bernilai kecil. Interpretasi bebas dari Odds Ratio ini adalah nelayan-nelayan yang memiliki UK 5-10 GT masih memiliki peluang yang besar mendaratkan ikan di PPN Palabuhanratu. Hal ini sesuai dengan kenyataan bahwa di PPN Palabuhanratu juga terdapat kapal motor ukuran 5-10 GT yang mendaratkan hasil tangkapannya, meskipun dengan klasifikasinya PPN Palabuhanratu diperuntukkan bagi kapal berukuran 30-60 GT.

Nilai P untuk peubah Kenyamanan Aktivitas Pendaratan (KAP) sebesar 0,04 yang artinya peubah ini memberikan pengaruh yang signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien -1,54675 dengan standard error 0,72599. Nilai Odds Ratio KAP dalam model ini sebesar 0,21 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPN Palabuhanratu 0,21 kali pada KAP yang tidak nyaman dibandingkan dengan KAP yang nyaman. Hal ini menunjukkan bahwa PPN Palabuhanratu tergolong pelabuhan yang nyaman untuk melakukan aktivitas pendaratan ikan (mudah mendaratkan, harga ikan baik, besarnya aktivitas). Keadaan ini sesuai dengan pendapat Hamzah (2010) yang menyatakan bahwa aktivitas pemasaran di PPN Palabuhanratu dapat dikatakan cukup baik. Ini merupakan salah satu indikasi bahwa aktivitas di PPN Palabuhanratu cukup baik.

Nilai P-value dalam model ini adalah sebesar 0,000 yang menunjukkan bahwa model ini sudah baik. Model ini dapat digunakan sebagai model logistik pendaratan ikan di PPN Palabuhanratu.

PPI Ujung Genteng

Tabel 4 Logistic Regression PPI Ujunggenteng

Odds

Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Constant 1,35453 1,0485 1,29 0,196 JP -0,03703 0,0248 -1,49 0,135 0,96 UK B 0,188534 0,6416 0,29 0,769 1,21 KAP TN -2,37473 0,68836 -3,45 0,001 0,09 Log-Likelihood = -37,184

Keterangan:

JP = Jarak Pemukiman UK = Ukuran Kapal

(27)

15

B = Besar

Berdasarkan hasil analisis regresi logistik PPI Ujunggenteng (Tabel 4). ilai P untuk peubah JP sebesar 0,135 yang artinya peubah ini memberikan pengaruh yang tidak signifikan terhadap model pendaratan ikan pada selang kepercayaan 95%. Nilai koefisien JP ini adalah -0,03703 dengan standard error 0,0248 yang artinya pertambahan jarak 1 km lokasi nelayan ke PPI Ujunggenteng akan menurunkan peluang nelayan untuk mendaratkan ikan sebesar 0,03703 dalam sebuah model. Nilai Odds Ratio JP dalam model ini sebesar 0,96 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Ujunggenteng 0,96 kali dengan bertambahnya 1 km jarak ke PPI Ujunggenteng dari lokasi pemukiman. Hal ini menunjukkan bahwa semakin jauh dari lokasi pemukiman semakin kecil peluang mendaratkan ikan di PPI Ujunggenteng. Inizianti (2010) menunjukkan bahwa daerah Ujunggenteng merupakan daerah yang potenisal sebagai daerah penangkapan ikan. Interpretasi bebas dari hal ini dapat menunjukkan bahwa nelayan-nelayan yang mendaratkan ikan di PPI Ujunggenteng banyak berasal dari luar wilayah kawasan PPI Ujunggenteng.

Peubah Ukuran Kapal (UK) memiliki nilai P 0,769. UK yang besar atau kecil tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap model pendaratan. Nilai koefisien UK 0,188534 dengan standard error 0,6416 . Nilai Odds Ratio UK dalam model ini sebesar 1,21 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Ujunggenteng 1,21 kali pada UK besar dibandingkan dengan UK yang bernilai kecil. Nelayan-nelayan yang memiliki UK 5-10 GT memiliki peluang yang besar untuk mendaratkan ikan di PPI Ujunggenteng. PPI ini memiliki luas wilayah yang cukup besar untuk menampung banyak kapal.

Nilai P untuk peubah KAP sebesar 0,001 yang artinya peubah ini memberikan pengaruh yang signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien -2,37473 dengan standard error 0,68836 . Nilai Odds Ratio KAP dalam model ini sebesar 0,09 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPIUjunggenteng 0,09 kali pada KAP yang tidak nyaman dibandingkan dengan KAP yang nyaman. Hal ini menunjukkan bahwa PPI Ujunggenteng tergolong pelabuhan yang nyaman untuk melakukan aktivitas pendaratan ikan (mudah mendaratkan, harga ikan baik, besarnya aktivitas). Gambaran umum kondisi PPI Ujunggenteng tersaji dalam Gambar 5.

(28)

16

Gambar 5 Kapal yang bersandar di PPI Ujunggenteng

Nilai P-value dalam model ini adalah sebesar 0,001 yang menunjukkan bahwa model ini sudah baik. Model ini dapat digunakan sebagai model logistik pendaratan ikan di PPI Ujunggenteng.

PPI Minajaya

Tabel 5 Logistic Regression PPI Minajaya

Odds

Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Constant 340,893 10926,9 0,03 0,975 JP -19,22590 455,512 -0,04 0,966 0,00 UK B 468,94 13186,5 0,04 0,972 5,E+203 KAP TN -326,278 10702,7 -0,03 0,976 0 Log-Likelihood = -0,000

Keterangan:

Berdasarkan hasil analisis regresi logistik PPI Minajaya (Tabel 5) nilai P baik pada peubah JP, Ukuran Kapal (UK), maupun Kenyamanan Aktivitas Pelabuhan (KAP) menunjukkan hasil yang tidak signifikan dalam mempengaruhi model pendaratan ikan di PPI Minajaya. Hal ini dikarenakan fungsi logaritmanya tidak mencapai konvergensi setelah 20 iterasi. Konvergensi yang diperoleh ini tidak mampu dicapai untuk mengestimasi kriteria peubah (paramater) yang digunakan. Oleh karena itu, hasil yang tertera dalam tabel tidak menunjukkan nilai sebenarnya pada model pendaratan ikan di PPI Minajaya.

Kendala dalam pengumpulan data di PPI Minajaya adalah minimnya aktivitas pendaratan ikan pada waktu penelitian akibat cuaca buruk. Responden yang berhasil diwawancara adalah 5 orang dari 5 nelayan yang terdapat di sana. Hal ini menyebabkan data yang terdapat di PPI Minajaya tidak mampu mencapai konvergensi setelah dilakukan iterasi. Oleh karena itu, model ini tidak dapat digunakan untuk mengetahui peluang pendaratan ikan di PPI Minajaya.

Interpretasi bebas di atas juga didukung oleh keadaan sebenarnya yang terjadi di PPI Minajaya. PPI ini sangat terpencil dan cukup sulit untuk menemukannya. Beberapa nelayan bahkan belum pernah mendengar PPI ini. PPI ini hanya dihidupkan oleh aktivitas nelayan-nelayan di sekitar PPI yang sangat dekat dengan rumah nelayan tersebut. Kondisi PPI Minajaya dapat terlihat dari Gambar 6 berikut.

(29)

17

Gambar 6 Kapal yang bersandar PPI Minajaya

PPI Ciwaru

Tabel 6 Logistic Regression PPI Ciwaru

Odds Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Constant -0,79171 1,53645 -0,52 0,606 JP 0,020423 0,06685 0,31 0,760 1,02 UK B -0,74231 0,70482 -1,05 0,292 0,48 KAP TN -1,86845 0,67208 -2,78 0,005 0,15 Log-Likelihood = -36,268

Keterangan:

Berdasarkan hasil analisis regresi logistik PPI Ciwaru (Tabel 6) yang umumnya dikenal dengan Jampang. Nilai P untuk peubah JP sebesar 0,760 yang artinya peubah ini memberikan pengaruh yang tidak signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien JP ini adalah 0,020423 dengan standard error 0,06685 yang artinya pertambahan jarak 1 km lokasi nelayan ke PPI Ciwaru akan meningkatkan peluang nelayan untuk mendaratkan ikan sebesar 0,020423 dalam sebuah model. Nilai Odds Ratio JP dalam model ini sebesar 1,02 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Ciwaru 1,02 kali dengan bertambahnya 1 km jarak ke PPI Ciwaru dari lokasi pemukiman. Hal ini menunjukkan bahwa semakin jauh dari lokasi pemukiman semakin besar peluang mendaratkan ikan di PPI Ciwaru. Penyebab fenomena ini salah satu diantaranya adalah PPI ini sangat diminati oleh nelayan di luar kawasan Ciwaru untuk mendaratkan hasil tangkapannya. Hal ini diperkuat dengan hasil wawancara dengan nelayan bahwa PPI Ciwaru merupakan tempat singgah dari daerah penangkapan ikan

(30)

18

(DPI)/fishing ground karena lokasinya yang dekat (Inizianti 2010) dan menurut Mukhlish (2012) DPI ini merupakan daerah penangkapan lobster.

Peubah Ukuran Kapal (UK) bernilai P 0,292. UK yang besar atau kecil tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap model pendaratan. Nilai koefisien UK -0,74231 dengan standard error 0,70482 . Nilai Odds Ratio UK dalam model ini sebesar 0,48 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Ciwaru 0,48 kali pada UK besar dibandingkan dengan UK yang bernilai rendah. Nelayan-nelayan yang memiliki UK 5-10 GT memiliki peluang yang lebih kecil mendaratkan ikan di PPI Ciwaru.

Nilai P untuk peubah KAP sebesar 0,005 yang artinya peubah ini memberikan pengaruh yang signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien -1,86845 dengan standard error 0,67208 . Nilai Odds Ratio KAP dalam model ini sebesar 0,15 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Ciwaru 0,15 kali pada KAP yang tidak nyaman dibandingkan dengan KAP yang nyaman. Hal ini menunjukkan bahwa PPI Ciwaru tergolong pelabuhan yang nyaman untuk melakukan aktivitas pendaratan ikan (mudah mendaratkan, harga ikan baik, besarnya aktivitas).

Nilai P-value dalam model ini adalah sebesar 0,021 yang menunjukkan bahwa model ini masih dalam selang kepercayaan kebaikan suatu model. Model ini dapat digunakan sebagai model logistik pendaratan ikan di PPI Ciwaru.

PPI Cisolok

Tabel 7 Logistic Regression PPI Cisolok

Odds

Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Constant 2,50303 1,10149 2,27 0,023 JP -0,35629 0,0899 -3,96 0,000 0,7 UK B -1,10740 0,76589 -1,45 0,148 0,33 KAP TN -0,04392 0,98904 -0,04 0,965 0,96 Log-Likelihood = -24,928

Keterangan:

Berdasarkan hasil analisis regresi logistik PPI Cisolok (Tabel 7) yang biasanya dikenal dengan PPI Pajagan. Nilai P untuk peubah JP sebesar 0,000 yang artinya peubah ini memberikan pengaruh yang sangat signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien JP ini adalah -0,35629 dengan standard error 0,0899 yang artinya pertambahan jarak 1 km lokasi nelayan ke PPI Cisolok akan menurunkan peluang nelayan untuk mendaratkan ikan sebesar 0,35629 dalam sebuah model. Nilai Odds Ratio JP dalam model ini sebesar 0,70 yang

(31)

19 artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Cisolok 0,70 kali dengan bertambahnya 1 km jarak ke PPI Cisolok dari lokasi pemukiman. Hal ini menunjukkan bahwa semakin jauh dari lokasi pemukiman semakin kecil peluang mendaratkan ikan di PPI Cisolok.

Nilai P untuk peubah UK sebesar 0,148 yang artinya peubah ini tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien UK -1,1074 dengan standard error 0,76589 . Nilai Odds Ratio UK dalam model ini sebesar 0,33 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Cisolok 0,48 kali pada UK besar dibandingkan dengan UK yang bernilai kecil. Nelayan-nelayan yang memiliki UK 5-10 GT memiliki peluang yang lebih kecil mendaratkan ikan di PPI Cisolok.

Nilai P untuk peubah KAP sebesar 0,965 yang artinya peubah ini memberikan pengaruh yang tidak signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien -0,04392 dengan standard error 0,98904. Nilai Odds Ratio KAP dalam model ini sebesar 0,15 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Cisolok 0,96 kali pada KAP yang tidak nyaman dibandingkan dengan KAP yang nyaman.

Nilai P-value dalam model ini adalah sebesar 0,000 yang menunjukkan bahwa model ini sudah baik. Model ini dapat digunakan sebagai model logistik pendaratan ikan di PPI Cisolok.

PPI Loji

Tabel 8 di bawah ini menunjukkan hasil analisis regresi logistik PPI Loji. Nilai P baik pada peubah JP, UK, maupun KAP menunjukkan hasil yang tidak signifkan dalam mempengaruhi model pendaratan ikan di PPI Loji. Hal ini dikarenakan fungsi logaritmanya tidak mencapai konvergensi setelah 20 iterasi. Konvergensi yang diperoleh ini tidak mampu dicapai untuk mengestimasi kirteria peubah (paramater) yang digunakan. Oleh karena itu, hasil yang tertera dalam tabel tidak menunjukkan nilai sebenarnya pada model pendaratan ikan di PPI Loji. Tabel 8 Logistic Regression PPI Loji

Odds

Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Constant 27,3623 2945,79 0,01 0,993 JP -5,52587 493,647 -0,01 0,991 0,00 UK B -3,03264 7114,44 0,00 1,000 0,05 KAP TN -0,45177 4081,31 0 1 0,64 Log-Likelihood = -0,000

Keterangan:

(32)

20

Kendala dalam pengumpulan data di PPI Loji adalah minimnya aktivitas pendaratan ikan pada waktu penelitian. Responden yang berhasil diwawancara adalah 10 orang dari 12 nelayan yang terdapat di sana. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa beberapa nelayan sedang beralih profesi menjadi nelayan. Hal ini menyebabkan data yang terdapat di PPI Loji tidak mampu mencapai konvergensi setelah dilakukan iterasi. Oleh karena itu, model ini tidak dapat digunakan untuk mengetahui peluang pendaratan ikan di PPI Loji.

Gambar 7 Kondisi pantai di PPI Loji

Di sisi lain menurut Dault 2007 PPI Loji tidak memiliki fasilitas yang baik seperti halnya PPI Minajaya untuk mendaratkan ikan di sana. PPI ini terbentuk secara alami dan sangat sulit untuk melakukan pendaratan ikan di PPI ini. (Gambar 7).

PPI Cibangban

Tabel 9 Logistic Regression PPI Cibangban

Odds

Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Constant 0,374449 1,39168 0,27 0,788 JP -0,59953 0,24217 -2,48 0,013 0,55 UK B 1,43395 1,06688 1,34 0,179 4,20 KAP TN 0,9025 1,21448 0,74 0,457 2,47 Log-Likelihood = -19,843

Keterangan:

Berdasarkan hasil analisis regresi logistik PPI Cibangban (Tabel 9) nilai P untuk peubah JP sebesar 0,013 yang artinya peubah ini memberikan pengaruh

(33)

21 yang signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien JP ini adalah -0,59953 dengan standard error 0,24217 yang artinya pertambahan jarak 1 km lokasi nelayan ke PPI Cibangban akan menurunkan peluang nelayan untuk mendaratkan ikan sebesar 0,59953 dalam sebuah model. Nilai Odds Ratio JP dalam model ini sebesar 0,55 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Cibangban 0,55 kali dengan bertambahnya 1 km jarak ke PPI Cibangban dari lokasi pemukiman. Hal ini menunjukkan bahwa semakin jauh dari lokasi pemukiman semakin kecil peluang mendaratkan ikan di PPI Cibangban. Gambar 8 menunjukkan bahwa kegiatan penangkapan ikan sangat dekat dengan lokasi di PPI. Umumnya didominasi oleh nelayan di sekitar PPI Cibangban.

Nilai P untuk peubah UK sebesar 0,179 yang artinya peubah ini tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien UK 1,43395 dengan standard error 1,06688 . Nilai Odds Ratio UK dalam model ini sebesar 4,20 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Cibangban 4,20 kali pada UK besar dibandingkan dengan UK kecil. Nelayan-nelayan yang memiliki UK 5-10 GT memiliki peluang yang lebih besar mendaratkan ikan di PPI Cibangban.

Nilai P untuk peubah KAP sebesar 0,457 yang artinya peubah ini memberikan pengaruh yang tidak signifikan terhadap model pendaratan ikan. Nilai koefisien 0,9025 dengan standar error 1,21448 . Nilai Odds Ratio KAP dalam model ini sebesar 2,47 yang artinya peluang nelayan mendaratkan ikan di PPI Cibangban 2,47 kali pada KAP yang tidak nyaman dibandingkan dengan KAP yang nyaman.

Nilai P-value dalam model ini adalah sebesar 0,000 yang menunjukkan bahwa model ini sudah baik. Model ini dapat digunakan sebagai model logistik pendaratan ikan di PPI Cibangban.

Pada model ini peubah JP dan peubah tingkat kenyamanan aktivitas pelabuhan (KAP) memiliki pengaruh terhadap model pada setiap pelabuhan-pelabuhan perikanan yang terdapat di Wilayah Pesisir Sukabumi. Peubah Ukuran Kapal (UK) tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap model pendaratan ikan di PPI ini.

(34)

22

Model Regresi Logistik Pendaratan Ikan

Model persamaan regresi logistik PPN Palabuhanratu adalah Y = 3,72123-0,22461X1+1,22451 X2 -1,154675X3. Nilai Concordant sebesar 87,1% dan Discordant 9,4%.

Model persamaan regresi logistik PPI Ujunggenteng adalah Y = 1,3543-0,03703X1+0,188534 X2 -2,37473X3. Nilai Concordant sebesar 73,9% dan Discordant 21,0%.

Model persamaan regresi logistik PPI Minajaya adalah Y = 340,893-19,25590X1+468,94X2 -326,278X3. Nilai Concordant sebesar 100% dan Discordant 0%.

Model persamaan regresi logistik PPI Ciwaru adalah Y = -0,79171+0,020423X1 -0,74231X2-1,86845X3. Nilai Concordant sebesar 69,4% dan Discordant 22,1%.

Model persamaan regresi logistik PPI Cisolok adalah Y = 2,50303-0,35629X1-1,10740X2 -0,04392X3. Nilai Concordant sebesar 92,6% dan Discordant 6,6%.

Model persamaan regresi logistik PPI Loji adalah Y = 27,3623-5,5287X 1+-3,03264X2 -0,45177X3. Nilai Concordant sebesar 100% dan Discordant 0%.

Model persamaan regresi logistik PPI Cibangban adalah Y = 0,374449-0,59953X1+1,43395X2 -0,9025X3. Nilai Concordant sebesar 91,5% dan Discordant 3,1%.

Nilai peluang terbesar ditinjau dari nilai Concordant adalah PPI Cisolok (92,6%) dan terendah adalah PPI Ciwaru (69,4%). PPI Minajaya dan PPI Loji menunjukkan nilai Concordant 100%. Hal ini dapat terjadi karena kurangnya iterasi seperti yang telah disebutkan dalam pembahasan peubah juga dapat mengindikasikan bahwa seratus persen responden nelayan yang mendaratkan ikan di kedua PPI ini bukan berasal dari daerah yang lain. Nelayan kedua PPI ini adalah penduduk asli desa tersebut. Secara ringkas dapat dilihat pada Tabel 11 di bawah ini

Tabel 10 Model Regresi Logistik PP/PPI di wilayah Sukabumi

PP/PPI Constant JP UK (B) KAP (TN) P-Value Palabuhanratu 3,72123 -0,224608 1,22451 -1,54675 0,000 Ujunggenteng 1,35453 -0,03703 0,188534 -2,37473 0,001 Minajaya 340,893 -19,22590 468,94 -326,278 0,000 Ciwaru -0,7917 0,020423 -0,74231 -1,86845 0,021 Cisolok 2,50303 -0,35629 -1,10740 -0,04392 0,000 Loji 27,3623 -5,52587 -3,03264 -0,45177 0,000 Cibangban 0,37445 -0,599533 1,43395 0,9025 0,000 Keterangan: JP = Jarak Pemukiman UK = Ukuran Kapal B = Besar

(35)

23 Secara umum model sudah dapat dikatakan layak merujuk kepada Hosmer dan Lemeshow (1989). Model yang baik menunjukkan bahwa nilai P-value kurang dari 0,025 (P-value< 0,025).

Analisis Perbandingan Nilai Proporsi Pendaratan Ikan

Proporsi pendaratan ikan di wilayah dapat dilihat pada Gambar 9 di bawah ini.

Gambar 9 Proporsi pendaratan ikan di Wilayah Sukabumi (%)

Nilai proporsi pendaratan ikan terbesar terdapat di PPN Palabuhanratu (34%) dan proprosi terkecil di PPI Minajaya (5%). PPN Palabuhanratu sebagai pelabuhan terbesar memang sangat diminati untuk melakukan aktivitas perikanan. Merujuk pada Simatupang (2010) bahwa pelabuhan perikanan yang besar memiliki dampak terhadap berbagai aktivitas di sekitarnya. PPN Palabuhanratu meskipun demikian masih didominasi oleh nelayan-nelayan lokal. Hal ini terlihat pada nilai odds ratio sebesar 0,80. Interpretasi dari nilai ini adalah bahwa semakin jauh lokasi pemukiman nelayan terhadap lokasi PPN Palabuhanratu peluangnya menjadi lebih kecil. Namun, aktivitas yang selalu ramai menjadikan PPN Palabuhanratu sebagai pelabuhan utama untuk mendaratkan ikan. Ditinjau dari sisi fasilitas PPN Palabuhanratu memiliki fasilitas tambat labuh baik untuk nelayan kecil maupun untuk nelayan besar. Hal ini dapat terlihat dari perbedaan penggunaan kolam pelabuhan. PPN Palabuhanratu mendapatkan penanganan yang baik karena dikelola oleh pemerintah pusat. Merujuk pada Departemen Kelautan dan Perikanan tahun (2012) bahwa pelabuhan-pelabuhan perikanan tipe A dan B dikelola oleh pemerintah pusat. Fasilitas-fasilitas di pelabuhan ini terkelola dan terawat dengan aturan yang baik. Oleh karena itu, PPN Palabuhanratu menjadi tujuan pendaratan ikan bagi nelayan pada umumnya.

Berbeda halnya dengan pangkalan-pangkalan ikan yang terdapat di sekitar Wilayah Sukabumi. Hampir sebagian besar nelayan atau responden dalam penelitian ini tertarik untuk mendaratkan ikan dikarenakan lokasinya yang dekat dengan rumah tempat nelayan bermukim. Empat dari enam pangkalan pendaratan ikan memiliki pola seperti ini yakni PPI Cisolok, PPI Cibangban, PPI Minajaya,

34% 22% 9% 7% 11% 14% 3% PPN Palabuhanratu PPI Cisolok PPI Cibangban PPI Loji PPI Ciwaru PPI Ujunggenteng PPI Minajaya

(36)

24

dan PPI Loji. PPI Ujunggenteng dan PPI Ciwaru memiliki pola ramai oleh aktivitas pendaratan dari daerah luar. Aktivitas pendaratan ini dikarenakan lokasi kedua PPI ini yang dekat dengan lokasi Daerah Penangkapan Ikan (DPI). Hal ini diperkuat oleh pernyataan Inizianti (2010) dan Mukhlish (2012), dimana kedua daerah ini terdapat karang. Selanjutnya Mukhlish (2012) menyatakan bahwa daerah Ciwaru merupakan daerah penghasil lobster yang cukup banyak.

PPI Cisolok merupakan PPI teramai dalam aktivitas pendaratan ikan dibandingkan dengan PPI lainnya. Hal ini dapat terlihat dari dari Gambar 10.

Gambar 10 proporsi pendaratan ikan di PPI (%)

PPI Cisolok dikenal juga oleh masyarakat sekitar dengan nama PPI Pajagan. PPI ini memiliki lahan yang cukup luas untuk melakukan aktivitas perikanan, termasuk aktivitas pendaratan ikan. PPI ini memiliki kolam pelabuhan yang terlindungi oleh breakwater di sebelah baratnya. Namun demikian, PPI ini belum memiliki fasilitas pokok yang lainnya seperti dermaga. Oleh karena itu, nelayan harus mendaratkan ikan ke bibir pantai. Ditinjau dari aspek kedekatan pelabuhan dengan lokasi pemukiman nelayan, dapat dikatakan bahwa nelayan Cisolok (nelayan yang sebagian besar melakukan aktivitas pendaratan ikan di Cisolok) mendominasi dibandingkan dengan nelayan pendatang. Hal ini dikarenakan telah terdapat kegitan sosial nelayan selama bertahun-tahun. Kegiatan itu antara lain perdagangan secara langsung maupun pelelangan, pengadaan untuk acara hiburan bagi nelayan. Pollnac (1988) juga menyatakan bahwa kegiatan-kegiatan semacam ini dapat mendorong timbulnya organisasi antar nelayan. Ditinjau dari segi kesejahteraan nelayan, baik nelayan kecil maupun besar dapat dijumpai di sini. Namun, masih di dominasi oleh nelayan kecil dimana kapal yang dapat masuk ke pelabuhan ini sangat tergantung dengan keadaan kolam pelabuhan PPI Cisolok. Ditinjau dari aspek kenyamanan aktivitas yang terdapat di pelabuhan PPI Cisolok tidak terlalu nyaman, meskipun aktivitas perikanan di sini besar. Hal ini dapat terlihat dari pendaratan ikan di bibir pantai, lokasi pendaratan ikan dengan Tempat Pelelangan Ikan (TPI) yang jauh, dan belum tertatanya kegiatan pengolahan ikan yang terdapat di sekitar TPI.

Keunggulan dan kekurangan yang terdapat pada PPI Cisolok masih mampu menarik nelayan untuk mendaratkan ikan sebesar 34%. Nilai ini menjadikan PPI

34% 13% 10% 17% 22% 4% PPI Cisolok PPI Cibangban PPI Loji PPI Ciwaru PPI Ujunggenteng PPI Minajaya