53 Berikut adalah gambar perbandingan antara hasil tangkapan aktual dan
lestari model Schnute perikanan rajungan di Teluk Banten. Gambar 22 menunjukkan perbandingan tangkapan antara data hasil tangkapan aktual dengan hasil tangkapan
menggunakan model Schnute dari tahun 2006 sampai 2010. Terlihat secara visual dari grafik bahwa peningkatan tangkapan terjadi di tahun awal dan kemudian
menurun pada tahun berikutnya. Secara keseluruhan terlihat pula bahwa tangkapan aktual dengan tangkapan menurut model Schnute hampir identik.
Gambar 22 Perbandingan jumlah tangkapan aktual dengan jumlah tangkapan lestari model Schnute perikanan rajungan di Teluk Banten
G. Metode Clarke Yoshimoto Pooley 1992
Metode Clarke Yoshimoto Pooley atau disingkat CYP menggunakan
persamaan regresi linear berganda dengan konsep least square. Perhitungan model CYP
menggunakan data yang disajikan pada tabel 9. Persamaan regresi model ini diperoleh dengan cara meregresikan lnCPUE
t+1
kolom 5 sebagai variabel bebas dan lnCPUE
t
kolom 6 sebagai variabel tidak bebas X
1
, serta F
t
+F
t+1
kolom 7 sebagai variabel tidak bebes X
2
. Sehingga diperoleh persamaan sebagai berikut:
54
keterangan:
Persamaan tersebut menghasilkan koefisien regresi a, b dan c yang masing-masing bernilai
,
dan
Adapun nilai parameter-parameter pertumbuhan r, koefisien penangkapan q dan daya dukung lingkungan K dapat diduga dengan menggunakan nilai koefisien
regresi yang diperoleh sebagai berikut: tingkat pertumbuhan alami
koefisien kemampuan penangkapan daya dukung lingkungan
ton
Tabel 9 merupakan tabel yang berisikan nilai-nilai yang digunakan dalam perhitungan tangkapan maksimum lestari dan upaya optimum menggunakan model
Clarke Yoshimoto Pooley.
Tabel 9 Jumlah tangkapan C jumlah upaya penangkapan F, umlah tangkapan per satuan upaya CPUE, lnCPUE
t+1
, lnCPUE
t
dan F
t
+F
t+1
rajungan di Teluk Banten
Tahun Cton
Ftrip CPUEtontrip lnCPUE
t+1
lnCPUE
t
F
t
+F
t+1
2005 112.3280
2252 0.0499
-4.2485 -2.9981
3597.6037 2006
19.2250 1346
0.0143 -3.7784
-4.2485 3548.7470
2007 50.3580
2203 0.0229
-4.3834 -3.7784
6072.2939 2008
48.3010 3869
0.0125 -4.6991
-4.3834 9223.8027
2009 48.7450
5354 0.0091
-5.4095 -4.6991 12703.2457
2010 32.8760
7349 0.0045
-5.4095 diolah dari statistik perikanan PPN Karangantu
55 Untuk dapat memanfaatkan sumberdaya rajungan secara lestari maka dapat diduga
nilai produksi maksimum lestari MSY atau jumlah biomassa yang boleh ditangkap di Teluk Banten selama setahun adalah sebagai berikut:
sedangkan upaya panangkapan optimum untuk memperoleh hasil tangkapan maksimum lestari MSY tersebut diperkirakan sebagai berikut:
artinya dalam setahun, jumlah trip penangkapan rajungan di Teluk Banten tidak boleh melebihi
trip. Gambar 23 menunjukkan grafik yang memplotkan jumlah tangakapan
maksimum lestari rajungan di Teluk Banten dengann menggunakan model Clarke Yoshimoto Pooley.
selain itu pula terlihat upaya penangkapan optimum untuk mencapai tangkapan lestari. Peningkatan upaya yang lebih besar akan menyebabkan
penurunan hasil tangkapan dan berlanjut secara asimtotik.
Gambar 23 Kurva hubungan jumlah tangkapan C dan jumlah upaya penangkapan F rajungan di Teluk Banten berdasarkan model Clarke Yoshimoto
Pooley
56 Gambar 24 menunjukkan perbandingan antara tangkapan aktual dengan
tangkapan lestari menggunakan model CYP sumberdaya rajungan di Teluk Banten dari tahun 2006 sampai 2010. Melalui grafik tersebut maka terlihat bahwa pola
perubahan jumlah tangkapan tahunan antara data aktual dengan model lestari CYP hampir identik.
Gambar 24 Perbandingan jumlah tangkapan aktual dengan jumlah tangkapan lestari model Clarke Yoshimoto Pooley perikanan rajungan di Teluk Banten
Berikut menunjukkan perbandingan antara model Schaefer, Gulland, Pella Tomlomson, Fox, Walter Hilborn, Schnute,
serta model Clarke Yoshimoto Pooley. Berdasarkan Tabel 10, dapat dibandingkan koefisien penangkapan q, daya dukung
lingkungan K, serta parameter pertumbuhan intriksik r sumberdaya rajungan di Teluk Banten antar tujuh model produksi surpus.
57 Tabel 10 Perbandingan parameter koefisien penangkapan q, daya dukung
lingkungan K, pertumbuhan intrinsik r, nilai koefisien determinasi R
2
, Standar error SE dan Variance Infentory Factor VIF antara tujuh model produksi surplus rajungan di Teluk Banten
Model q
K r
R
2
SE VIF
Schaefer 0.0000302
1146.4844 0.2471
0.3464 0.0148
- Gulland
0.0000297 818.5185
0.2184 0.7861
0.0036 -
Pella Tomlimson 0.0000001
198528.1476 0.2447
0.3592 0.0147
- Fox
0.0000333 95272.9207
0.3647 0.6494
0.5422 -
W-H 0.0002720
294.2514 2.1246
0.8071 0.3175
1.3 Schnute
0.0005415 54.0929
3.4374 0.9084
0.2700 3.7
CYP 0.0012357
127.4221 4.3978
0.9897 0.0866
2.1
Masing-masing model menyajikan ketiga paramteter tersebut dengan nilai yang berbeda-beda. Parameter q, K dan r model Schaefer, Gulland, Pella
Tomlimson dan Fox diperoleh melalui perhitungan algoritma. Sedangkan untuk
model Walter Hilborn, Schnute dan Clarke Yoshimoto Pooley parameter-parameter tersebut diperoleh melalui subtitusi dan perhitungan menggunakan koefisien regresi
liniear berganda. Indikator statistik yang digunakan adalah koefisien determinasi R
2
Nilai koefisien determinasi masing-masing-masing model juga berbeda-beda. Nilai koefisien determinasi terbesar ditunjukkan oleh model Clarke Yoshimoto
Pooley yaitu 98.98. Sedangkan nilai koefisien determinasi terendah adalah model
Schaefer yaitu 34.64. Indikator statistik lain yang dapat mendukung hal ini adalah
nilai standar eror. Standar eror model CYP juga relatif rendah dibandingkan model lainnya. Adapun nilai Variance Infentory Factor model Walter-Hilborn, Schnute dan
CYP juga rendah. Artinya kolinearitas antara variabel tidak bebas pada masing-
masing model regresi sangat rendah.
4.2. Pembahasan
