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.
