6.3. Analisis Keterkaitan Hasil Tangkap Ikan dengan Perubahan Iklim
Mikro
Parameter perubahan iklim mikro yang digunakan dalam penelitian ini adalah Hari Hujan, Curah Hujan dan Kecepatan Angin. Data yang dianalisis
diperoleh dari Badan Pusat Statistik Kabupaten Rembang, Data Iklim di Indonesia Stasiun Rendole Pati, KUD Kecamatan Sarang dan KUD Kecamatan Kragan.
Sedangkan Data Primer diperoleh dari wawancara dengan nelayan Mini Purse Seine
. Analisis dilakukan dengan melihat produksi perikanan Mini Purse Seine, biaya melaut, periode melaut, hari hujan, curah hujan dan kecepatan angin.
Tabel 11. Keterkaitan Hasil Tangkap Ikan dengan Perubahan Iklim Mikro
Tahun Produksi Ton
Biaya Rp Tahun
Periode Melaut
TripUnit Tahun
Hari Hujan
Hr Curah
Hujan mm
Rata-Rata Kecepatan
Angin Knot
2001
18.025.808 151.000.000 9.904
67 862
3,8
2002
17.683.153 171.000.000 9.120
64 431
3,4
2003
10.164.975 198.800.000 15.912
39 555
2,6
2004 12.131.394
217.700.000 15.552 23
387 2,3
2005
9.050.914 236.600.000 15.588
45 516
4,3
2006
11.061.018 250.000.000 14.776
67 1.000
4,1
2007
11.033.410 264.400.000 14.064
42 579
5,6
2008 10.466.247
283.300.000 14.232 52
606 5,5
2009
9.672.852 322.200.000 15.144
35 1.173
6,9
2010
8.763.454 360.000.000 15.984
75 1.606
7,0
Sumber: BPS 2001-2010, Data Iklim di Indonesia, Stasiun Rendole Pati 2001-2010, KUD Sarang 2010, KUD Kragan 2001-2010 dan Wawancara dengan nelayan.
Untuk melihat keterkaitan dan variabel yang berpengaruh terhadap produksi ikan maka dilakukan analisis regresi berganda dimana produksi
merupakan variabel tidak bebas dan biaya melaut, periode melaut, hari hujan, curah hujan dan kecepatan angin sebagai variabel bebas.
Dari analisis regresi dengan menggunakan SPSS berdasarkan Tabel 12 ANOVA bahwa nilai F
hit
45,30 F
tabel
5,19 dengan koefisien 0,01 yang artinya variabel dependen berpengaruh signifikan terhadap variabel independen
dengan asumsi F
0,05.
Tabel 12. Hasil Regresi ANOVA
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 9.863E13
5 1.973E13
45.295 .001
a
Residual 1.742E12
4 4.355E11
Total 1.004E14
9 a. Predictors: Constant, X5, X2, X3, X4, X1
b. Dependent Variable: Y Berdasarkan Tabel 13 Model Summary bahwa Nilai R
2
adalah 0,98 yang artinya ada kecocokan dalam model regresi yang dihasilkan sehingga
menggambarkan kondisi iklim berpengaruh terhadap hasil tangkap ikan. Dengan demikian hasil tangkap ikan variabel tidak bebas berpengaruh signifikan
terhadap biaya Melaut, periode melaut, hari hujan, hurah hujan dan kecepatan angin variabel bebas.
Tabel 13. Hasil Regresi Model Summary Model Summary
Model R R Square Adjusted
R Square Std. Error
of the Estimate
Change Statistics R
Square Change
F Change
df1 df2 Sig. F Change
1 .991
a
.983 .961 6.59921E5
.983 45.295 5
4 .001
a.Predictors: Constant, X5, X2, X3, X4, X1
Hasil regresi linier berganda dapat memberikan penafsiran mengenai koefisien setiap variabel. Tanda koefisien bernilai negatif, maka pengaruh dari
variabel tersebut mempunyai arah yang berkebalikan artinya peningkatan variabel akan menurunkan produksi hasil tangkapan nelayan Mini Purse Seine begitu
pula sebaliknya pada variabel yang bertanda positif. Berdasarkan Tabel 14 dapat disimpulkan bahwa model fungsi tersebut
yaitu:
Y = 3,402 + 0,006X
1
– 1.419,42X
2
– 33.314,05X
3
+ 298,03X
4
- 942.097,019X
5
Hasil regresi memperlihatkan bahwa nilai koefisien regresi untuk biaya X
1
dalam model bertanda positif artinya kenaikan biaya per rupiah dengan rata- rata 456 unit kapal beroperasi diduga akan meningkatkan hasil tangkapan ikan
sebesar 0,006 Kg. Bila menggunakan taraf nyata 0-20 maka hasil regresi ini tidak berpengaruh terhadap hasil tangkapan ikan karena nilai koefisien biaya 0,71
71. Periode melaut Trip Penangkapan Ikan adalah waktu yang digunakan
oleh nelayan Mini Purse Seine sejak berangkat dari pangkalan menuju daerah penangkapan ikan serta melakukan operasi penangkapan ikan sampai
membongkar hasil tangkapan ikan untuk dijual dipasaran TPI. Semakin banyak melaut maka kesempatan untuk mendapatkan hasil tangkapan ikan tinggi. Hasil
regresi memperlihatkan bahwa Nilai koefisien regresi periode melaut Trip Penangkapan Ikan dalam model bertanda negatif artinya kenaikan per periode
melaut X
2
oleh rata-rata 456 unit kapal diduga menurunkan hasil tangkapan ikan Y sebesar 1.419,42 Kg. Bila menggunakan taraf nyata 0-20 maka hasil regresi
ini berpengaruh terhadap hasil tangkapan ikan karena nilai koefisien biaya 0,03 3.
Jumlah hari hujan mempengaruhi aktifitas nelayan, jika hari hujan terus menerus aktifitas nelayan akan terganggu sehingga hasil tangkapan ikan
mengalami penurunan. Sebaliknya jika jumlah hari relatif rendah maka jumlah tangkapan ikan akan meningkat. Hasil regresi memperlihatkan bahwa nilai
koefisien regresi untuk jumlah hari hujan dalam model bertanda negatif artinya kenaikan per hari hujan X
3
oleh rata-rata 456 unit kapal beroperasi diduga akan menurunkan hasil tangkapan ikan Y sebesar 33.314,05 Kg. Bila menggunakan
taraf nyata 0-20 maka hasil regresi ini berpengaruh terhadap hasil tangkapan ikan karena nilai koefisien hari hujan 0,18 18.
Hasil regresi menunjukan bahwa nilai koefisien regresi memperlihatkan jumlah curah hujan X
4
dalam model bertanda positif artinya kenaikan jumlah curah hujan per mm oleh rata-rata 456 kapal diduga akan meningkatkan hasil
tangkapan ikan Y sebesar 298,092 Kg. Bila menggunakan taraf nyata 0-20 maka hasil regresi ini tidak berpengaruh terhadap hasil tangkapan ikan karena
nilai koefisien curah hujan 0,6 60.
Hasil regresi menunjukan bahwa nilai koefisien regresi untuk jumlah Kecepatan Angin dalam model bertanda negatif artinya kenaikan per knot
kecepatan angin X
5
oleh rata-rata 456 unit kapal beroperasi, diduga akan menurunkan hasil tangkapan ikan Y sebesar 942.097,02 Kg. Bila menggunakan
taraf nyata 0-20 maka hasil regresi ini berpengaruh terhadap hasil tangkapan ikan karena nilai koefisien kecepatan angin 0,11 11.
Tabel 14. Hasil Regresi Koefisien Parameter
6.4. Analisis Kesejahteraan dan Kemiskinan
Kategori