Manfaat tidak langsung ekosistem mangrove

137 10 20 30 40 50 60 Tidak tamat SD SD SMP SMA Sarjana Gambar 21 Tingkat pendidikan responden untuk manfaat keberadaan ekosistem mangrove di Kabupaten Raja Ampat Manfaat eksistensi atau manfaat keberadaan dari sumberdaya mangrove ini diestimasi dengan menggunakan pendekatan Contingent Valuation Method CVM. Berdasarkan valuasi nilai keberadaan sumberdaya mangrove, diperoleh hasil bahwa nilai keberadaan ekosistem mangrove sebesar Rp. 4.045.553.571,00 per tahun. Rendahnya nilai ini menunjukkan preference masyarakat dalam memberi nilai terhadap keberadaan sumberdaya mangrove tersebut Adrianto 2004; Fauzi dan Anna 2005; Dohar dan Anggraeni 2006. Tingkat Pendidikan P er se n ta se 139 7 MODEL BIOEKONOMI, DAMPAK KESEJAHTERAAN DAN IMPLIKASI MODEL PENGELOLAAN KKL 7.1 Model Bioekonomi Tanpa KKL 7.1.1 Estimasi parameter biologi Mengetahui kondisi bioekonomi suatu perairan adalah sangat penting, untuk mengetahui tingkat pemanfaatan sumberdaya ikan yang mempertimbangkan aspek biologi dan ekonomi secara berkelanjutan. Dalam penelitian ini dilakukan analisis bioekonomi, untuk mengetahui tingkat pemanfaatan sumberdaya ikan karang atau demersal pada kondisi aktual, lestari dan optimal di perairan Kabupaten Raja Ampat, melalui estimasi parameter biologi dan ekonomi. Hasil analisis diharapkan dapat dijadikan dasar kebijakan dalam pengelolaan sumberdaya ikan karang atau demersal secara berkelanjutan. Karena Kabupaten Raja Ampat merupakan kabupaten baru hasil pemekaran, terdapat keterbatasan data time series produksi ikan karang atau demersal, maka sebagaimana dalam Bab sebelumnya terkait metodologi, data yang dianalisis didapatkan dari data fish landing jenis ikan karang atau demersal di PPI Sorong, yang diasumsikan 80 ikan karang atau demersal yang didaratkan di PPI Sorong berasal dari perairan Kabupaten Raja Ampat. Dalam penelitian ini juga tidak dilakukan standarisasi alat tangkat effort, karena diasumsikan armada tangkap yang mendaratkan ikan karang atau demersal di PPI Sorong bersifat homogen, yaitu berupa armada perahu. Data pendaratan ikan karang atau demersal, yang tersaji dari PPI Sorong, merupakan data series harian dalam kurun waktu 2 tahun 2007-2008, yang dianalisis dengan pengelompokkan mingguan, sehingga diperoleh data series dalam kurun waktu 104 minggu, yang meliputi data produksi landing ikan karang atau demersal dan input yang digunakan effort, harga per unit output harga ikan per kilogram per periode, indeks harga konsumen consumers price index dan data penunjang lainnya. Data PPI Sorong tersebut diperoleh dari Dinas Kelautan dan Perikanan Kota Sorong dan beberapa data penunjang lainnya diperoleh dari lembaga terkait, misalnya Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Sorong, Akademi Perikanan Sorong, Stasiun Karantina Ikan Sorong dan beberapa lembaga pengelolaan dan 140 penelitian perikanan lainnya di lokasi penelitian, termasuk data dari LSM setempat. Hasil analisis data produksi ikan karang atau demersal dapat dilihat pada Lampiran 11, 12 dan 13. Dari data tersebut dapat terlihat bahwa produksi ikan secara mingguan berfluktuasi. Parameter biologi diestimasi dengan menggunakan model estimator CYP yang dikembangkan oleh Clarke, Yashimoto dan Pooley 1992. Ada pun parameter yang diestimasi meliputi tingkat pertumbuhan intrinsik r, daya dukung lingkungan perairan K dan koefisien daya tangkap q Sumaila et.al, 2002 dan 2005. Hasil estimasi dari tiga parameter tersebut berguna untuk menentukan tingkat produksi lestari, seperti maximum sustainable yield MSY dan maximum economic yield MEY. Tahapan estimasi parameter biologi antara lain diawali dengan analisis yang menghasilkan variabel regresi Tabel 21. Tabel 21 Keluaran variabel regresi model CYP Parameter regresi Koefisien Standard error t Start F R 2 B -0,62038092 0,20556382 -3,0179 B 1 0,68508969 0,06856330 9,99208 61,448641 0,5513629 B 2 -0,0025038 0,00132545 -1,889 Data pada Tabel 21 kemudian diolah untuk mengestimasi parameter biologi, dari masing-masing sumberdaya ikan karang atau demersal, dengan menggunakan teknik estimasi dengan metode CYP. Tabel 22 dibawah ini memperlihatkan hasil perhitungan estimasi parameter biologi yang meliputi tingkat pertumbuhan intrinsik r, daya dukung lingkungan perairan K dan koefisien daya tangkap q Haryani et al. 2009. Tabel 22 Hasil estimasi parameter biologi dengan fungsi logistic Parameter Biologi Nilai Tingkat pertumbuhan alami r 0,63140 Koefisien kemampuan tangkap q per trip 0,00659 Daya dukung perairan K ton 41,66624