Pendekatan, Lingkup dan Keterbatasan Studi W D

40 aka penelitian akan mengikuti alur penelitian seperti di perlihatkan bar 8. Alur pikir ini dikembangkan berdasarkan penilaian bahwa untuk melahirkan suatu pilihan kebijakan pengelolaan pembangunan perikanan yang komprehensif maka diperlukan suatu penilaian assesment penggunaan sumberdaya tersebut dari berbagai aspek secara terintegrasi. Pendekatan terhadap keragaan dari sumberdaya perikanan didasarkan pada karakteristik dan kelimpahan dari sumberdaya tersebut. Atas dasar tersebut diyakini bahwa sumberdaya pesisir akan merupakan salah satu prime mover dalam rangka pemulihan dan pengembangan ekonomi Indonesia yang selama lima tahun terakhir ini mengalami keterpurukan. Seperti kita ketahui bahwa cakupan sektor perikanan dan kelautan cukup luas yaitu meliputi berbagai sektor ekonomi. Sehingga selama ini pemanfaatan sumberdaya perikanan dan kelautan tidak dilakukan oleh satu koordinasi lembaga negara, tetapi dilakukan secara parsial oleh beberapa lembaga negara setingkat dengan departemen. Oleh sebab itu bidang perikanan dan kelautan bukanlah merupakan sektor tetapi merupakan multi sektor. Sementara selama ini yang dijadikan growth center adalah sektor perikanan. Untuk itu lingkup penelitian ini dibatasi pada sub-sektor perikanan, khusunya perikanan tangkap. Kemudian apabila dibandingkan dengan kegiatan studi sebelumnya, penelitian ini memberikan sumbangan dalam hal pemahaman keterkaitan antara sumberdaya, sektoral dan regional. Selama ini penelitian yang telah dilakukan adalah mengembangkan apa yang disebut dengan Lumped model, yaitu suatu model yang dikembangkan secara agregrat apakah secara wilayah keseluruhan atau secara spesies keseluruhan. Memang ada kelebihan-kelebihan dari lumped model ini, diantaranya adalah 1 model relatif sederhana, 2 biaya komputasional relatif rendah. Tetapi disisi lain ada kelemahan dari lumped model tersebut yaitu tidak dapat memilah-milah kontribusi antara satu wilayah dengan wilayah lainnya.

3. METODE PENELITIAN

3.1 Pendekatan, Lingkup dan Keterbatasan Studi

Untuk mencapai tujuan penelitian sebagaimana disebutkan pada bagian terdahulu, m pada Gam 41 Jadi dalam lumped model ini dapat dikatakan tidak fair, karena faktor keadilan kontribusi ekonomi, degradasi, dll tidak diperhitungkan secara proporsional. Disinilah urgensinya penelitian ini, mencoba mengurai, karena diyakini bahwa kontribusi ekonomi, degradasi antara satu wilayah dengan wilayah lainnya itu akan berbeda. Dimana pendekatan yang dilakukan adalah dengan pendekatan hybrid model, yaitu memasukkan aspek regional ke dalam bio-ekonomi. Sehingga pada akhirnya kebijakan yang harus dilakukanpun akan berbeda antara satu wilayah dengan wilayah lainnya. Namun demikian, studi ini memiliki beberapa keterbatasan. Dilihat dari aspek metodologis, studi ini banyak menggunakan data sekunder yang tentunya memiliki tingkat kehandalan yang lebih rendah karena mengandung interpretasi sumber data kedua, kemudian studi ini juga terbatas pada penggunaan data cross- section yang bersifat statis, sementara aspek yang dianalisis memiliki dimensi dinamis. Gambar 8. Alu enelitian 42 r P 3.2 Metod 3.2.1 Stan D j E = 3.1 dengan e Analisis darisasi Alat Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King 1995 dimana: jt jt jt st jt jt u u j = 3.2 E jt = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi D jt = jumlah hari laut fishing days dari alat tangkap j pada waktu t j jt = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t u jt = catch pe t dari alat tangkap yang dijadikan basis OLS hanya berlaku bagi data ner maka OLS akan bersifat spurious r unit effort CPUE dari alat tangkap j pada waktu u st = catch per unit effort CPUE standardisasi

3.2.2 Uji Stationarity

Dalam analisis times series terlebih dahulu perlu ditentukan data generating process DGP terutama mengenai stationarity dan non-stationarity dari data yang dipergunakan dalam estimasi regresi. Kemudian kita ketahui bahwa dalam inferensia ekonometrika biasa seperti yang tercakup dalam Ordinary Least Square yang bersifat stationer. Untuk variabel-variabel yang bersifat non-statio regression. Artinya, koefisien dari hasil estimasi dalam regresi tersebut tidak valid dan tidak dapat diinterpretasikan. Oleh karena itu, sebelum analisis regresi dilakukan maka DGP dari masing-masing variabel perlu ditentukan terlebih dahulu. Suatu data times series dikatakan bersifat stationer apabila mean, variance dan autocovariannya bersifat finite. Dalam bahasa statistik, suatu variabel y t dikatakan stationer jika kondisi berikut terpenuhi : 44 1 Ey t = Ey t-1 = µ 2 E[y t - µ 2 ] = E[y t-1 - µ 2 ] = σ y 2 3.3 3 E[y t - µy t - µ 2 ]] = Ey t-1 = µ Oleh karenanya untuk menguji reliability keabsahan dari persamaan di atas akan digunakan suatu teknik modern untuk menganalisis sifat stationarity dari data time series dengan Dickey-Fuller unit root test Dickey et al., 1994. Teknik uji Dickey –Fuller unit root ini dapat dijelaskan dalam persamaan berikut. Dimisalkan bahwa : y t = a 1 y t-1 + ε t 3.3 Persamaan diatas menyatakan bahwa variabel y as dengan y t-1 maka dihasilkan alah ekonometrik Fauzi, 1998. t pada periode tergantung pada nilai y pada periode sebelumnya dan error term. Variabel y t tersebut akan bersifat stationary jika a 1 1 dan akan bersifat non-stationarity jika a 1 = 1. Dengan mengurangi kedua sisi persamaan di at persamaan berikut: y t – y t-1 = a 1 – 1 y t-1 + ε t 3.5 atau dapat disederhanakan menjadi: ∆y t = γ y t-1 + ε t 3.6 dimana γ = a 1 – 1. tentu saja menguji hipotesis a 1 = 1 equivalen dengan menguji bahwa γ = 0 . Parameter yang menjadi pusat perhatian kita dari uji Dickey-Fuller adalah parameter γ. Jika γ = 0 maka jelas variabel y t mengandung unit root atau variabel tersebut bersifat non-stationarity. Jadi, null hypothesis dari Dickey Fuller test adalah γ = 0. Artinya jika nilai t-statistic dari γ lebih kecil dari critical value, maka variable y t tersebut bersifat non-stationary, dan parameter yang dihasilkan dapat dikatakan tidak reliable. Dalam kondisi dimana data time series yang ada menunjukkan adanya gejala non-stationarity, akan menimbulkan beberapa mas Pertama asumsi stationarity yang merupakan dasar untuk melakukan regresi time series, menjadi tidak dapat dilakukan. Kedua estimasi parameter yang dihasilkan dari OLS menjadi tidak ada artinya Dickey et al., 1994. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk menghadapi masalah non-stationarity ini. Salah satunya adalah differencing. Metode ini bagaimanapun tidaklah 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

Untuk menentukan nilai diskount rate eksploitasi sumberdaya ikan pada penelitian ini digunakan real discount rate dengan pendekatan Ramsey . Dalam penelitian ini teknik yang digunakan adalah yang dikembangkan oleh Kula 1984 dan teknik ini telah dilakukan oleh Anna 2003. Dimana pada dasarnya teknik yang dikembangkan pada Kulla 1984 menggunakan formula yang sama dengan 48 formula yang digunakan oleh Remsey. Real discount rate r Kulla didefinisikan sebagai berikut : g r η ρ − = 3.14 Dimana : r = pure time preference konsumsi sumberdaya alam, yang didasarkan pada n pertumbuhan ekonomi karena ekstraksi sumberdaya alam. Kemudia i i laju komsusi sumberdaya perikanan yang lalui PDRB perikanan. Nilai tersebut diperoleh melalui perhitungan ut : ominal discount rate. η = elastisitas pendapatan terhadap konsumsi sumberdaya perikanan g = laju n laju pertumbuhan ekonomi yang diakibatkan oleh ekstraks sumberdaya perikanan dihitung dar didekati me dengan persamaan sebagai berik t a a C t o t ln ln + = 3.15 Dimana : C t = PDRB Perikanan Jawa Barat pada tahun ke t. Sehingga dari derivative persamaan di atas dapat diperoleh nilai elastisitas konsumsi sumberdaya alam, yaitu ; t C a t ln ln 1 ∂ ∂ = 3.16 Yang kemudian dengan penyederhanaan matematis dapat ditulis sebagai berikut : g t t C C = ∆ ∆ 3.17 Kemudian mengikuti teknik yang dilakukan Brent dalam Anna 2003 , dengan menggunakan standar elastisitas pendapatan terhadap konsumsi sumberdaya alam sebesar 1, dan ρ menggunakan nilai discount rate saa ka diperoleh nilai real discount rate sebagai berikut : te t ini dari Ramsey sebesar 15 persen, ma ountra marketdisc r 1 g = − 3.18

3.2.5 an Penilaian Depresiasi Sumberdaya

Sum ak terkecuali sumberdaya perikanan, telah memperlihatkan terjadinya penurunanan degradasi baik kualitas maupun Analisis Laju Degradasi d Perikanan berdaya alam, t 49 kuantitas. nai besaran laju degradasi sumberdaya selain perikan g menyan u mberdaya lahan yang dilakukan oleh Amman dan Duraia rikanan itu sendiri telah dilakukan oleh beberapa peneliti s melakukan perhitungan laju degradasi sumberdaya perikanan dengan mengembangkan model yang telah dilakukan oleh Amman and Duraiappah 2001, dengan mengasumsikan bahwa degradasi sumberdaya perikanan akan engikuti fungsi logistik. enggunakan persamaan sebagai Beberapa studi menge an telah dilakukan oleh beberapa peneliti. Diantaranya adalah yan gk t laju degradasi su ppah 2001 dalam penelitian mengenai “Land Tenure and Conflict Resolution: A Game Theoretic Approach in the Narok District in Kenya”. Kemudian untuk sumberdaya pe eperti Fauzi 2002, Anna 2003. Dalam penelitiannya, kedua peneliti m Untuk aplikasi pada sumberdaya perikanan, laju degradasi dari Amman dan Durraipah di atas dapat digunakan dengan m berikut : a s h h D e + 1 1 = φ 3.19 Dimana : n si φ D = Perse tase degrada s h = Produksi sustainable = Produksi aktual i seluruh rente yang akan datang future value of rent yang diharapkan dihasilkan imasa sekarang Present Value. Dalam s si, yaitu lai discount rate yang berbeda, yaitu social discount rate dan nominal di permintaan bersifat elastis, maka rente sumberdaya perikanan dihitung aan: a h Selanjutnya pada penelitian ini untuk menghitungmenilai depresias sumberdaya perikanan pelagis digunakan metode present value. Artinya bahwa dari sumberdaya perikanan dihitung dalam nilai d tudi ini dilakukan dua sekenarioa perhitungan depresia dengan menggunakan dua ni scount rate dari Ramsey. Dengan asumsi bahwa kurva berdasarkan persam 50 t t t t t t cE H U cE H bH a − = − − = π 3.20 Dimana : t π = ren = adalah intersep kurva permintaan, b = slope kemiringan, H =utilitas manfaat yang dihasilkan dari sumberdaya perikanan dan t = periode waktu. iasumsikan bahwa biay rente perikanan pada periode tidak terbatas t=0 sampai tak hingga adalah sebagai berikut : te sumberdaya perikanan, a t H = tangkapan lestari, t E = tingkat upaya, t c = biaya per unit upaya U Jika d a per unit input adalah konstan, maka present value dari ∑ ∞ = + + + + + + + + + = ⎭ ⎬ ⎫ ⎩ ⎨ ⎧ 1 1 .... 4 1 3 1 2 1 1 t T t V δ π δ π δ π δ π δ π 3.21 ∑ ∞ = ormula yang berada dalam kurung kurawal + + + + + + + + + = ⎪⎭ ⎪ ⎬ ⎫ ⎪⎩ ⎪ ⎨ ⎧ 1 1 1 .... 4 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 t T δ δ δ δ δ π F atau { }adalah bilangan seri. Kalau bilangan seri ini dimisalkan sebagai: ⎭ ⎬ ⎫ ⎩ ⎨ ⎧ + + + + + + + + = T S 1 ... 4 1 1 3 1 1 2 1 1 1 1 δ δ δ δ 3.22 + 1 δ maka dengan mengalikan formula yang disebelah kiri dan yang berada di sebelah as kanan m ing-masing dengan 1 δ + , maka akan diperoleh: 1 ⎭ ⎬ ⎩ ⎨ + + + + + + + + + + = 1 1 ... 4 1 3 1 2 1 1 T δ δ δ δ δ ⎫ ⎧ ⎫ ⎧ 1 1 1 1 1 1 ⎭ ⎬ ⎩ ⎨ + 1 S δ 3.23 Dengan mengurangi persamaan 3.22 dan 3.23 maka akan diperoleh: 1 1 1 1 1 1 1 1 ⎢⎣ + + − + = + − ⎥⎦ ⎤ ⎡ T S δ δ δ 3.24 51 sehingga dengan membagi kedua belah persamaan dengan ⎭ ⎬ ⎫ ⎧ − 1 1 akan ⎩ ⎨ + 1 δ menghasilkan T d 1 δ δ + S 1 − = sehingga manak 1 3.25 ala T mendekati tak hingga atau 1 lim = T 1 + ∞ → t δ δ 3.26 maka persamaan S menjadi: δ 1 = S 3.27 sehingga δ π t = t V 3.28 dimana δ a skan pada persamaan 3.14. Perubahan t-1 dan t, V t -V t-1 , menyebabkan nilai bersih perubahan dalam stok sumberdaya terdepresiasi sebagai berikut : dalah nilai discount rate seperti dijela present value dari sumberdaya antara periode δ π π 1 1 − − − = − t t t t V V 3.29 Dimana : , , , , δ t t t t t t c E H p H V V = dan , , , , 1 1 1 1 1 δ − − − − − = t t t t t c E p H V V Untuk mengetahui eksploitasi optimal dari sumberdaya perikanan sepanjang waktu, diperoleh dengan menggunakan pendekatan teori kapital ekonomi sumberdaya yang dikembangkan oleh Clark dan Munro 1975, dimana secara matemati panjang waktu adalah: s manfaat dari eksploitasi sumberdaya perikanan se Max ∫ ∞ = t δ − = , , t t t t t t dt e E x H V π 3.30 Dengan kendala : , E x h x F x t x − = = ∂ ∂ 52 max x x ≤ ≤ max H H ≤ ≤ Kemudian dengan memberlakukan Pontryagins Maximum Principle, t dipecahkan dengan teknik Hamiltonian, yaitu: masalah di atas dapa , t t H x F e H x e H − + = − − δ δ λ π 3.31 Persamaan di atas mengkan “present value” Hamiltonian. Dengan mentransformasikan persamaan di atas menjadi “current value” Hamiltonian, maka persamaan 3.31 berubah menjadi: , ~ t H x F H x H e H − + = = µ π δ 3.32 d λ µ δ t − = e adalah current value shadow price, dan imana H ~ adalah current dari persamaan di atas value Hamiltonian. Pontryagin Maximum Principle menjadi: ~ , = − ∂ = ∂ µ π h x H ∂ ∂ h h 3.33 ⎥ ⎦ ⎣ ⎤ ∂H ⎢ ⎡ ∂ − = − x ~ δµ µ 3.33 ⎥⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡ ∂ ∂ − ∂ ∂ − = x F x h x µ π , h x F x − = 3.33 Dalam kondisi steady state,maka = x dan = µ , sehingga dari persamaan 3.34 dan persamaan 3.36 menghasilkan: h ∂ h x ∂ = , π µ dan 3.36 h x F = 3.37 Dengan menggunakan persamaan 3.35 dihasilkan: x h x x F h h x ∂ ∂ − ⎥⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡ ∂ ∂ − ∂ ∂ = , , π δ π 3.38 Persamaan 3.38 dapat disederhanakan menjadi: x F h h x h h x x h x ∂ ∂ ∂ ∂ − ∂ ∂ = ∂ ∂ , , , π π δ π 3.39 53 Dengan mengalikan kedua sisi persamaan 3.39 dan menyederhanakan, maka akan diperoleh Modified Golden Rule sebagai: δ π π = ∂ ∂ ∂ ∂ + ∂ x h x F , ∂ h h x x , 3. 40 Dimana : F x = pertumbuhan alami dari stok ikan, x h x p ∂ ∂ , = adalah rente marjinal akibat perubahan biomass, h h x p ∂ ∂ , = rente marjinal akibat perubahan produksi. ditentukan oleh besaran c biaya per unit effort, Parameter ekonomi dan biologi δ p harga ikan, discount rate dan q yang merupakan koefisien penangkapan. maan di atas menghasilkan optimal yang dapat g tingkat tangkapan dan upaya yang optimal. Dengan d a perikanan yang merupakan hasil dari perk 3. 41 itif Dal dik pad sist ∗ x Hasil dari persa digunakan untuk menghitun emikian maka dapat diketahui rente sumberday alian antara harga produk ikan dengan tangkapan optimal dikurangi biaya dari tingkat upaya optimal, atau : t t t t t cH H H p − = π

3.2.6 Model Komplementari dan Kompet

am penelitian ini model yang digunakan adalah model yang embangkan oleh Dendrinos dan Sonis 1988, dan model ini telah diterapakan a variabel ekonomi oleh Hewings et al. 1996. Secara eskplisit sebagai em persamaan berikut : ⎪ ⎪ ⎩ ⎪⎪ ⎨ ⎧ + = + + = + ∑ ] [ 1 1 ] [ 1 1 1 1 2 1 t x G t x t x t x G t x r r n r r = dim menja -bagian dari seluruh sub sektor dalam sistem ini adalah satu. Ini mungkin tidak penting namun secara esensial, ana r = 2,3,…,n Numeraire mempunyai peran yang signifikan dalam model, Ini min bahwa penjumlahan dari bagian 54 mengimplikasikan bahwa sebuah pertumbuhan ekonomi sektoral tidaklah bebas dari share regional sektor lainnya. Dalam penelitian ini akan mengadopsi suatu bentuk spesipikasi log-linier dari G r [x0] seperti yang dikembangkan oleh Dendrinos dan Sonis 1988, yaitu : ∏ = r a kt r r x A x G ] [ 3.42 dimana r = 2,…, n: k = 1,…,n Koefesien A r 0 menunjukkan lokasional advantages dari suatu wilayah pesisir r =2,…n. Dan koefisien a rk dapat ditulis seperti berikut ini : kt r rk x x G a ln ] [ ln ∂ ∂ = 3.43 koefisien ini dapat menginterprestasikan presentase perubahan dari pendapatan, yaitu persentase pertumbuhan pada wilayah pesisir r relatif terhadap wilayah pesisir 1, pembanding, berkenaan dengan satu persen perubahan pendapatan income pada wilayah pesisir k. Koefisien ini tiada lain merupakan elastisitas. Bentuk eksplisit dari fungsi log-linier dapat dilihat seperti persamaan berikut. ∑ + = + − + n k k rk r r t x a A t x t x 1 1 ln ln 1 ln 1 ln = suatu 3.44 dimana r = 2,…,n dan k = 1,…, n Koefisien a rk adalah sentral dari analisis kompetisi dan komplementari, baik besarannya maupun tandanya sign. Sebuah nilai positif akan mengindikasikan terjadinya pertumbuhan yang saling komplementer antara dua wilayah r dan k. Yaitu setiap satu persen pertumbuhan pendapatan pada wilayah k akan menghubungkan pada sebuah a rk persen pertumbuhan pendapatan pada wilayah r . Dan sebaliknya, nilai negatif dari a rk akan mengindikasikan hubungan kompetitif diantara dua wilayah. Jika share pada satu sektor tumbuh, maka share sektor yang lainnya akan menurun. Sehingga kalau wilayah pesisir Pantai Utara Jawa Barat sebanyak 4 kabupaten, maka sistem persamaannya menjadi sebagai berikut. ∑ + = + − + n k k k t x a A t x t x 1 2 2 1 2 ln ln 1 ln 1 ln = k 1 3.45b 3.45a ∑ + = + − + n k k t x a A t x t x 3 3 1 3 ln ln 1 ln 1 ln = 55 ∑ + = + − + n k k k t x a A t x t x 1 4 4 1 4 ln ln 1 ln 1 ln = = Kabupaten Karawang = Kabupaten Subang 4 = Kabupaten Indramayu = Gross value PDRB dari sektor perikanan . an sebuah sistem persamaan, maka akan digunakan eemin U relate Reg ssion SUR r. Pengolahan data menggunakan software Shazam versi 8.0.

3.2.7 Data Envelopment Analysis DEA

Dalam ilmu ekonomi, fungsi produksi menggambarkan suatu knikal antara input dan output dalam suatu proses produksi. lain, fungsi produksi mengambarkan output maksimum yang ai dari suatu set input tertentu, dan untuk n maksimum output tergantung pada n bahwa semua unit level maksimum output. Oleh karena itu, penggunaan yang efisien dari sumberdaya menjadi perhatian utama dari isiensi merupakan kriteria evaluasi yang pent kan lagi bahwa kegagalan untuk mencapai efisiensi mungkin hasil dari yang diminta, kualitas input, skala produksi, alokasi sumber 3.45c dimana : k = 1, ..., 4 1 2 3 = Kabupaten Cirebon x Karena merupak S gly n d re estimato hubungan te Dengan kata dapat dicap me ghasilkanmendapatkan suatu level efisiensi dari unit produksi. Sehingga tidak mungki produksi akan mencapai suatu pengambil kebijakan karena ef ing untuk memutuskan level input yang digunakan dalam rangka mencapai output yang diinginkan. Pengertian efisiensi mencerminkan keberhasilan dari penggunaan sumberdaya . Dengan kata lain Cooper et al. 1995 mengatakan bahwa suatu entity, perusahaan, sektor, atau wilayah tertentu dikatakan efisien hanya jika sektor tersebut tidak mungkin meningkatkan beberapa input atau output dengan tidak menjadi lebih buruk input atau output lain. Kemudian Mayes et al. 1995 menegas keterbatasan teknologi daya, dan kemampuan managerial dan administratif. Efisiensi dapat 56 ditingkatkan dengan meminimasi input sementara output yang dihasilkan konstan, atau dengan memaksimumkan output sementara input yang digunakan konstan, atau kombinasi keduanya. Pengukuran dan diagnosa produktifitas merupakan suatu s u pendekatan non- arametrik untuk pengukuran efisiensi relatif dari entiti-entiti ini. DEA mengukur fisiensi relatif dari suatu Decicion Making Unit DMU, dalam kasus ini adalah ektor perikanan dan kelautan di wilayah pesisir, relatif terhadap DMU sub sektor perikanan dan lautan lainnya. Dengan rektrisi yang sederhana bahwa semua MU berada tepat atau dibawah efisiensi frontir Seiford Thrall, 1990. Dalam penelitian ini, input yang berorientasi pada model BBC Banker et l., 1984 digunakan untuk menghitung pengaruh skala pengembalian di dalam grup DMU yang dianalisis. Model ini mensyaratkan bahwa titik referensi pada ngsi produksi untuk DMUk adalah suatu kombinasi cembung dari efisiensi MU yang teramati. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasikan skala kuran yang paling efisien untuk setiap DMU dan pada saat yang sama mengidentifikasikan efisiensi teknisnya. Untuk melakukan hal ini, model BCC emberikan kendala, yaitu kecembungan, dalam batas ini. Hal ini akan emberikan DMU tersebut rasio input-output yang tertinggi atau yang terbaik iantara skala DMU yang sama. Pada “bobot yang terbaik” ini setiap DMU tidak dibandingkan terhadap semua DMU tetapi terhadap DMU dengan ukuran yang ama. Perumusan dari model tersebut adalah : Min yarat yang harus dipenuhi dalam jangka panjang hubungannya dengan kompetitif dari suatu perusahaan, sektor atau wilayah. Pendekatan ekonometrik tradisional tidak cukup untuk menjelaskan isu tentang efisiensi, terutama apabila entiti yang sedang dipertimbangkan mempunyai multi input dan output Sieford Thrall, 1990. Salah satu teknik pengukuran efisiensi yang cukup berguna dan telah digunakan secara luas adalah dengan Data Envelopment Analysis DEA. Dimana DEA ini merupakan suatu teknik matematika programming, yang memberikan suat p e s D a fu D u m m d s ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ + − = ∑ ∑ p p o o k k s h σ ε θ 57 Dengan kendala : = = + − = − ∑ ∑ ∑ 1 , , ≥ j p o s λ σ j j p pk k j pj ok o j oj s x x y y λ θ λ σ λ 3.46 dimana : j = DMU p =

3.3 W

ilayah Pantura Jawa Barat m

3.4 D

eliputi data landing produksi dan input yang digunakan effort, harga per unit output harga ikan per kg per tahun, indeks harga konsumen Consumers Price Index, gross domestic regional o = Output Input y oj = Nilai dari output ke-o dari ke-j DMU x pj = Nilai dari input ke-p untuk DMU ke-j h k = Efisiensi relatif dari DMU aktu dan Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan di wilayah peisir Pantai Utara Pantura Jawa Barat, di 4 empat kabupaten yaitu : Kabupaten Karawang, Kabupaten Subang, Kabupaten Cirebon dan Kabupaten Indramayu. Setidaknya ada dua pertimbangan wilayah Pantura Jawa Barat ini dijadikan sebagai lokasi penelitian: 1 W erupakan salah satu wilayah pesisir yang sangat dinamis, 2 tingkat pemanfaatan sumberdaya ikannya telah melampaui kapasitasnya. Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan September 2003 sampai dengan Mei 2004. ata Penelitian Data yang dipergunakan dalam penelitian ini meliputi data primer dan data sekunder. Data primer yang diperlukan meliputi struktur biaya dari usaha penangkapan ikan. Data sekunder yang digunakan m 58 product PDRB wilayah Jawa Barat dan data penunjang lainnya. Data sekunder ini diperoleh DinasInstansiLembaga yang meliputi: Dinas Perikanan dan kelautan dan Badan Pusat Statistik baik ditingkat Propinsi Jawa Barat maupun di tingkat kabupaten yang meliputi Kabupaten Karawang, Kabupaten Subang, Kabupaten Indramayu dan kabupaten Cirebon, dan lain-lain. 59

4. GAMBARAN UMUM LOKASI PENELITIAN

4.1 Kondisi Bio-Ekologis Sumberdaya Perikanan Pantai Utara Jawa Barat

Pantai Utara Jawa Barat adalah merupakan salah satu bagian wilayah pesisir yang berada di sisi utara Pulau Jawa, yang dalam konteks penelitian ini meliputi wilayah administrasi Kota Cirebon, Kabupaten Cirebon, Indramayu, Subang, Karawang, Bekasi, Tanggerang dan Serang. Wilayah Perairan Pantai Utara Jawa Barat, jika dibandingkan dengan wilayah Perairan Selatan Pantai Utara Jawa Barat memiliki beberapa posisi