45 merupakan solusi yang sempurna, karena menurut Gujarati 1995, dengan
melakukan differencing maka kemungkinan kita akan kehilangan hubungan long- term yang penting diantara variabel. Sebagai contoh dalam model hubungan
antara CPUE dan effort, hubungan dibangun dalam bentuk tingkat yang bukan bentuk difference pertama atau kedua. Metode lain yang dapat digunakan untuk
mengatasi masalah variabel no modern yang disebut cointegration. Konsep cointegration ini secara sederhana
el va
. Variabel-variabel ini menjadi g diturunkan dari
estimasi OLS dapat menjadi berarti. Dalam menggunakan metode cointegration dalam order integrasi yang sama, m
ok ikan adalah merupakan suatu hal penilaian sumberdaya perikanan.
Untuk keakuratan hasil yang diperoleh idealnya dilakukan pada setiap spesies
esies ikan tertentu dalam penelitian ini hanyalah sebagai basic n sama
i s lainnya.
faktor baik biologi, iklim, maupun aktivitas manusia yang menyebabkan turunnya n-stationarity adalah dengan menggunakan teknik
dapat dij askan sebagai berikut : Jika pada data time series ditemukan adanya riabel yang akan digunakan untuk regresi ternyata non-stationarity, maka
mungkin saja kombinasi linear dari variabel-variabel ini dapat stationer. Dengan demikian variabel ini mungkin saja cointegrated
tidak terlalu jauh satu sama lainnya. Dalam kondisi ini hasil yan
ini, variabel yang diuji harus berada isalnya
keduanya harus non-stationarity Enders, 1995.
3.3.1 Model Bio-Ekonomi Sumberdaya Perikanan
Mengestimasi tangkapan lestari dari st yang sangat penting dalam kaitannya dengan
ikan stock- by- stock basis. Mengingat keterbatasan waktu dan data yang ada, penelitian dilakukan hanya pada beberapa spesies ikan yang dominan ada di
wilayah penelitian, khususnya untuk perikanan pelagis. Bagaimanapun juga, penggunaan sp
model, karena pada dasarnya metode yang dilakukan dapat denga dilakukan pada semua group spes e
Sehingga secara keseluruhan kita sebenarnya dapat menghitung nilai depresiasi total sumberdaya perikanan di
wilayah penelitian maupun daerah lainnya dengan cara menjumlahkan nilai depresiasi dari seluruh group spesies di seluruh wilayah.
Untuk mengetahui nilai estimasi tangkapan lestari, terlebih dahulu perlu diketahui produktivitas dari stok ikan, yang biasanya diestimasi dengan model
kuantitatif. Seperti kita ketahui, produktivitas stok ikan dipengaruhi oleh berbagai
46 kualitas dan kuantitas sumberdaya tersebut. Faktor eksogenous seperti
penggunaan input atau upaya penangkapan, serta pengelolaan dan regulasi sumberdaya juga akan sangat mempengaruhi produktivitas stok ikan. Dalam
enelitian ini, dengan kondisi data yang ada, maka untuk memu menganalisis stok ikan digunakan model surplus produksi. Model ini
mengas p
dahkan dalam
umsikan stok ikan sebagai penjumlahan biomass dengan persamaan:
t t
h x
F t
x −
= ∂
∂
3.7 Dimana
t
F x adalah laju pertumbuhan alami atau laju penambahan asset biomass,
t
h adalah laju penangkapan atau laju pengambilan. Ada dua bentuk model fungsional untuk menerangkan stok biomass, yaitu bentuk Logistik dan
bentuk Gompertz, sebagaimana persamaan di bawah ini. Bentuk
Logistik :
t t
t t
h K
x rx
t x
− −
= ∂
∂ 1
3.8
Bentuk Gompertz :
t t
t t
h x
K rx
t x
− ⎥
⎦ ⎤
⎢ ⎣
⎡ =
∂ ∂
ln 3.9
Dimana r adalah laju pertumbuhan intrinsik, K adalah daya dukung lingkungan. Bentuk fungsional logistik adalah simetris, sementara Gompertz tidak.
Selanjutnya diasumsikan bahwa laju penangkapan linear terhadap biomas dan effort sebagaimana ditulis berikut ini:
t t
t
x qE
h =
3.10 Dimana q adalah koefesien kemampuan penangkapan dan
adalah upaya sikan kondisi keseimbangan equilibrium maka
kurva t
t
E penangkapan. Dengan mengasum
angkapan-upaya lestari yield-effort curve dari kedua fungsi di atas dapat ditulis sebagai:
Logistik : 1
r qE
qKE h
t t
t
− =
3.11
Gompertz :
r qE
t t
qKE h
−
= exp
3.12
Estimasi parameter r, K i
stik dan Gompertz melibatkan teknik non-linear. Namun demikian dan q untuk persamaan yield-effort dari kedua model d
atas logi
47 dengan menuliskan
t t
t
U h
E =
, persamaan 3.11 dan 3.12 di atas dapat sformasikan menjadi pe
ditran rsamaan linear sehingga metode regresi biasa dapat
as. Dalam leh Clarke,
digunakan untuk mengestimasi parameter biologi dari fungsi di at penelitian ini teknik estimasi parameter yang dikembangkan o
Yoshimoto dan Pooley 1992 atau sering dikenal sebagai metode CYP digunakan untuk menduga parameter r,q dan K melalui persamaan:
2 ln
2 2
ln 2
2 ln
1 +
1 +
+ +
− +
− +
+ =
t
q r
qK r
r U
t t
t
E E
r U
r 3.13
s produksi dan up 1980 – 2001 di wilayah penelitian dijadikan basis untuk perhitungan
kat lunak SHAZAM. Dalam
penelitian adalah payang, pukat pantai dan g
m n
ut tidak tersedia, bagaimana dilakukan oleh
003. Untuk menkonversi data cross-section biaya ke time series dilakukan nilai
ya serta rente ekonomi dilakukan secara numerik dengan Data time serie
aya catch and effort selama dua puluh satu tahun
kurva yield-effort dengan menggunakan perang penelitian ini ditentukan tiga jenis alat tangkap yang dominan menangkap ikan
pelagik dan beroperasi di wilayah jaring insang hanyut. Oleh karenanya untuk memperoleh nilai unit upaya yan
benar, seluruh unit effort distandarisasi standardized berdasarkan pada jenis alat tangkap payang. Se entara data ekonomi yakni berupa informasi biaya da
harga per satuan unit ikan yang didaratkan diperoleh dari survei. Seluruh data ekonomi dikonversi ke nilai riil dengan menyesuaikan nilai nominal ke indeks
harga konsumen consumer’s price index. Khusus untuk data time series dari biaya per unit upaya, mengingat data time series untuk hal terseb
teknik perhitungan se Tai et al. 2000 dan Anna
2 dengan menyesuaikannya dengan indeks harga konsumen. Perhitungan
optimal produksi dan upa perangkat lunak MAPLE 9.5.
3.2.4 Estimasi Discount Rate
