Tabel 25 Produktivitas CPUE giob per bulan di perairan Kayoa, November 2011-Oktober 2012
Bulan Produksi kg
Upaya trip CPUE kgtrip
November 2.944
173 17,017
Desember 1.476
186 7,935
Januari 2.932
189 15,513
Februari 3.660
173 21,156
Maret 3.132
182 17,209
April 3.820
181 21,105
Mei 1.852
180 10,289
Juni 2.352
163 14,429
Juli 4.748
158 30,051
Agustus 11.448
224 51,107
September 13.464
219 61,479
Oktober 8.940
178 50,225
Jumlah 60.768
2.206 317,516
Rata-rata 5.064
183,83 26,46
5.3.7 Faktor produksi perikanan giob
Faktor-faktor produksi yang diduga mempengaruhi produksi perikanan giob di Kayoa, Halmahera Selatan meliputi enam faktor yaitu; panjang jaring
X1, BBM X2, hari operasi X3, kekuatan mesin X4, ukuran kapal X5, jumlah anak buah kapal X6.
Penerapan model produksi Cobb Douglas dianalisis dengan mengggunakan sofware SPSS versi 11,5. Pada tahapan analisis ini menggunakan metode
stepwise, untuk menentukan variabel yang akan menjadi anggota persamaan regresi dengan melakukan pemilihan berdasarkan kriteria teloransi dari variabel.
Berdasarkan analisis dengan menggunakan metode stepwise tersebut maka menghasilkan enam kali percobaan.
Tabel 26 Hasil analisis sidik ragam regresi Cobb-Douglas fungsi produksi perikanan giob di Kayoa, Halmahera Selatan
db Kuadrat Rerata
F-hitung F-tabel
Regresi 1
0,475 10,43
. 0,05 = 4,96 Residu
10 0,046
Total 11
Pengujian pengaruh bersama-sama faktor teknis produksi yang digunakan terhadap produksi Y yang dilakukan dengan uji F, dapat dilihat pada Tabel 26.
Pada tabel 26, terlihat bahwa F-hitung yang diperoleh dari uji statistik adalah sebesar 10,43. Nilai F-hitung pada tingkat kepercayaan 95 yakni 4,96 karena
nilai F-hitung lebih besar dari F-tabel maka H ditolak, ini berarti bahwa BBM
merupakan faktor produksi yang terdapat dalam model yang berpengaruh nyata terhadap produksi dengan tingkat kepercayaan 95 atau variasi perubahan nilai
variabel dependen dapat dijelaskan oleh variasi perubahan nilai semua variabel independen.
Tabel 27 Nilai koefisien regresi antara faktor teknis produksi perikanan giob di Kayoa, Halmahera Selatan
Model R
2
Koefisien regresi
t-hitung p
1 Constanta
0,717 1,533
0,423 0,690
Panjang jaring X1 -2,009
-1,132 0,309
BBM X2 1,443
1,628 0,164
Trip penangkapan X3 1,703
0,762 0,480
Kekuatan mesin X4 -0,551
-0,544 0,610
Ukuran kapal X5 -0,387
-0,745 0,490
ABK X6 2,130
1,361 0,232
2 Constant
0,700 1,881
0,561 0,595
Panjang jaring X1 -2,215
-1,359 0,223
BBM X2 1,468
1,765 0,128
Trip penangkapan X3 1,564
0,750 0,482
Ukuran kapal X5 -0,560
-1,453 0,196
ABK X6 1,642
1,363 0,222
3 Constant
0,672 3,165
1,135 0,294
Panjang jaring X1 -2,459
-1,591 0,156
BBM X2 1,897
3,251 0,014
Ukuran kapal X5 -0,529
-1,425 0,197
ABK X6 1,689
1,450 0,190
4 Constant
0,577 2,258
0,783 0,456
Panjang jaring X1 -1,657
-1,084 0,310
BBM X2 1,520
2,751 0,025
ABK X6 1,009
0,894 0,397
5 Constant
0,535 0,925
0,379 0,714
Panjang jaring X1 -0,824
-0,687 0,509
BBM X2 1,630
3,057 0,014
6 Constant
0,511 -0,536
-0,459 0,656
BBM X2 1,444
3,230 0,009
Pengujian pengaruh masing-masing faktor teknis produksi terhadap produksi dilakukan dengan menggunakan uji-t. Tabel 27, menunjukkan hasil
analisis koefisien regresi pada persamaan fungsi produksi linier, berperan sebagai elastisitas produksi bagi faktor-faktor produksi. Nilai t-hitung dari masing-masing
faktor menunjukkan bahwa BBM X2 berpengaruh nyata pada perubahan produksi pada tingkat kepercayaan 95. Dengan demikian maka model fungsi
produksi yang dihasilkan adalah:
log Y = − 0,536 + 1,444 log X
sehingga ditransformasikan kedalam model Cobb Douglas menjadi:
Y = 0,585 X
,
5.3.8 Evaluasi kegiatan perikanan giob berdasarkan CCRF
