3 METODOLOGI
3.1
Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau. Lokasi
pengambilan data difokuskan di 4 (empat) kecamatan pesisir terpilih yaitu Kecamatan Sinaboi, Bangko, Kubu, dan Pasir Limau Kapas. Posisi lokasi empat Kecamatan tersebut di Provinsi Riau dapat dilihat pada Gambar 2. Pemilihan 4 kecamatan tersebut didasari oleh: 1) bahwa keempat kecamatan tersebut secara geografis berada di daerah pesisir Kabupaten Rokan Hilir, tempat bermukimnya para nelayan; 2) lebih dari 90 % penduduk di Kecamatan Kubu, Pasir Limaukapas, dan Sinaboi adalah nelayan secara turun temurun dan hanya di Kecamatan Bangko yang memiliki jumlah nelayan relatif lebih sedikit yaitu sekitar 30 % dari jumlah penduduk kecamatan itu. 3) Perairan keempat kecamatan tersebut merupakan teluk dan sebagai muara dari beberapa sungai dengan karakteristik mengandung lumpur sebagai endapan yang banyak mengandung berbagai nutrisi bagi pertumbuhan ikan. Di samping kondisi tersebut, secara khusus kecamatan memiliki keunggulan dan potensi pengembangan masing-masing sebagai berikut: 1) Kecamatan Sinaboi, adalah sebuah kecamatan di Kabupaten Rokan Hilir, yang prediksi akan berkembang sangat pesat karena berbatasan langsung dengan Kota Dumai, kota pelabuhan utama di Provinsi Riau, Sinaboi akan menjadi pelabuhan nusantara utama bagi Kota Bagansiapiai, jarak dari Bagansiapiapi ke Sinaboi dapat di tempuh perjalanan darat lebih kurang 30 km. 2) Pasir Limau Kapas dengan ibu kota Kecamatan Panipahan, dulunya merupakan sebuah desa yang sangat eksotis, karena sebagian besar wilayahnya berada diatas air. Kota ini pernah di juluki "Macau nya Riau" dikarenakan sebagian besar penduduknya adalah warga keturunan Cina dan mereka tetap memelihara kebudayaan Cina. 3) Bangko, di kecamatan inilah terdapat ibukota Kabupaten Rokan Hilir, Bagansiapiapi sebagai pusat perdagangan dan pusat pemerintahan Kabupaten Rokan Hilir, dan dikota ini terdapat berbagai fasilitas pemerintahan,
perdagangan keuangan dan fasilitas lainnya yang menunjang kegiatan masyarakat. Penelitian ini dilakukan sejak bulan Juli 2008, dan dilanjutkan dengan penyelesaian tugas akhir Program Doktor.
Jadwal dan kegiatan penyelesaian
tugas akhir adalah sebagai berikut: 1) Penyusuan proposal bulan Juli 2008. 2) Penelitian (studi lapang) bulan Agustus 2008 s/d Februari 2010. 3) Analisis data bulan Agustus 2008 s/d Januari 2010. 4) Penyusunan draft disertasi bulan September 2009 s/d Januari 2010. 5) Seminar hasil penelitian bulan November 2010. 6) Ujian tertutup bulan November 2011 7) Ujian terbuka Desember 2011. Waktu penelitian terhitung mulai dari penyusunan proposal hingga ujian terbuka, dengan jadwal dan kegiatan seperti disajikan pada Tabel 2. Tabel 2 Jadwal pelaksaan kegiatan. No
2009 (triwulan)
Jenis Kegiatan I
1 2 3 4 5 6 7
30
Pengesahan proposal Penelitian (studi lapang) Analisis data Penyusunan dan konsultasi disertasi Seminar hasil penelitian Ujian Tertutup Ujian Terbuka
II
III
2010 (triwulan) I V
I
II
III
2011 (triwulan) IV
I
II
Feb Jul
Jan Jan
Apr
Jun
Apr
Nov Nov Des
31
Gambar 2 Peta lokasi penelitian di Kabupaten Rokan Hilir (daerah berarsir)
3.2
Pengumpulan Data
3.2.1
Jenis data yang dikumpulkan Data yang dihimpun dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan
sekunder. Data primer merupakan persepsi responden tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kesejahteraan nelayan seperti pendapatan, kesehatan, kesempatan kerja, dan pendidikan di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau. Sedangkan data sekunder merupakan data tentang geografi, iklim, jenis dan jumlah alat tangkap, jumlah rumah tangga nelayan (RTN), dan produksi perikanan. Data sekunder tersebut diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS), Dinas Perikanan dan Kelautan Kabupaten, dan Kabupaten Dalam Angka di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau Data primer dikumpulkan menggunakan kuesioner terstruktur dari responden yang semuanya adalah pelaku usaha perikanan (penangkapan, budidaya, pengolah dan usaha penujang lainnya) baik usaha perikanan sekala mikro, kecil dan menengah yang berada di Kabupaten Rokan Hilir. Sedangkan responden dari usaha perikanan sekala besar dalam penelitian tidak diambil contoh karena di samping jumlahnya sangat sedikit (dua perusahaan) juga aktivitasnya tidak secara langsung berdampak kepada kesejahteraan masyarakat nelayan secara umum.
3.2.2
Metode pengumpulan data
1) Pemilihan kelompok responden Kelompok responden yang dijadikan sampling dalam penelitian ini adalah kelompok pelaku perikanan dan atau kelompok yang terkait dengan kegiatan usaha perikanan di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau, baik secara langsung maupun tidak langsung.
Adapun faktor yang diperhatikan dalam pemilihan
kelompok tersebut: (1) Secara administratif kegiatan usahanya berada dalam wilayah adminstrasi Kabupaten Rokan Hilir. (2) Kelembagaan usaha perikanan (perorangan, keluarga, badan hukum) (3) Volume usaha perikanan (mikro, kecil, menengah dan besar) (4) Jenis usaha perikanan (penangkapan, budidaya, pengolahan lainnya)
32
(5) Usia lembaga usaha perikanan (terhitung mulai pendirian atau awal kegiatan usaha) (6) Keterlibatan nelayan dan masyarakat lainnya dalam usaha yang dijalankan. 2) Penentuan jenis dan ukuran responden Responden dipilih secara proporsional dari perwakilan lembaga/kelompok stakeholder terpilih yang terdapat di Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau. Pengelompokan
responden didasarkan kepada analisis yang digunakan yaitu
Analisis Kesejahteraan Nelayan (BPS 1991), Analisis Finansial Usaha Perikanan dan Analisis Persamaan Struktural (Structural Equation Modelling/ SEM). Kelompok dan ukuran responden untuk setiap kuesioner penelitian adalah: 1) Responden Kuesioner Identifikasi Tingkat Kesejahteraan Nelayan yang menggunakan indikator kesejahteraan Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 1991 berjumlah 50 responden berasal dari kelompok usaha skala mikro sebanyak 20 responden, usaha kecil sebanyak 15 responden dan usaha menengah sebanyak 15 responden. 2) Responden analisis finansial usaha perikanan berjumlah 50 respoden yang kesemuanya berasal dari Perikanan Tangkap 3) Responden Kuesioner Analisis SEM berjumlah 160 responden terdiri dari 50 responden perikanan tangkap, 50 responden
perikanan
budidaya, 50 responden dari industri pengolahan, dan 10 responden penunjang yang terdiri dari konsumen/masyarakat, Dinas Kelautan dan Perikanan, koperasi, Pemerintah Daerah, dan Lembaga Keuangan. Rekapitulasi jumlah responden dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 3 dan 4.
33
Tabel 3 Rekapitulasi jumlah responden kesejahteraan dan analisis finansial untuk setiap jenis usaha menurut skala usaha Jumlah responden (orang) Skala Skala Skala Kelompok usaha Jenis usaha usaha usaha usaha mikro kecil menengah Perikanan Payang 3 2 1 tangkap Bubu 3 2 2 Pengumpul kerang 3 2 1 Jaring insang hanyut 4 2 2 Jaring insang lingkar 3 2 1 Handline 3 2 1 Pukat udang 3 2 1 Pukat pantai 3 1 1 TOTAL 25 15 10
Tabel 4 Rekapitulasi jumlah responden SEM untuk setiap jenis usaha menurut skala usaha Jumlah responden (orang) Skala Skala Skala Kelompok usaha Jenis usaha usaha usaha usaha mikro kecil menengah Perikanan Payang 3 2 1 tangkap Bubu 3 2 2 Pengumpul kerang 3 2 1 Jaring insang hanyut 4 2 2 Jaring insang lingkar 3 2 1 Handline 3 2 1 Pukat udang 3 2 1 Pukat pantai 3 1 1 Pengolah hasil perikanan 25 15 10 Budidaya Penunjang
25
15 10
10
Penggolongan kelas usaha skala mikro, kecil dan menengah didasarkan kepada Undang- Undang Nomor 20 Tahun 2008 tentang Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM), yaitu: - Usaha Mikro ; aset maksimum Rp. 50 juta dan Omzet maksimum Rp 300 juta. - Usaha kecil; aset > Rp 50 juta s/d Rp 500 juta dan omzet > Rp 300 juta s/d Rp2,5 miliar.
34
- Usaha menengah:; aset > Rp500 juta s/d Rp10 miliar dan omzet > Rp2,5 miliar s/d Rp50 miliar. 3) Pengumpulan data Primer Pengumpulan/penggalian data dari responden dilakukan dengan dua teknik, yaitu teknik wawancara terbuka dan contingent value method (CVM). Teknik wawancara terbuka dilakukan untuk mengumpulkan data kegiatan yang sudah ada atau diketahui oleh responden dan responden yang ditanya mengerti dengan pertanyaan yang diberikan. CVM dilakukan untuk mengumpulkan data yang penting terutama yang berkaitan dengan keuangan namun maksudnya sulit dicerna responden. CVM ini biasanya dilakukan dengan terlebih dahulu menciptakan pasar
hipotesis
(kondisi
dimana
responden
seakan-akan
ikut
merasakan/mengalami apa yang pertanyakan) dan penawaran menyatu. 4) Pengumpulan data sekunder Data sekunder yang berasal dari instansi terkait dikumpulkan melalui telaah hasil-hasil penelitian, studi progress/laporan kegiatan, dan studi pustaka. (1) Telaah hasil-hasil penelitian Telaah dimaksudkan untuk mengkaji dan memahami hasil-hasil penelitian yang sejenis baik pada lokasi pemelitian saat ini mapun lokasi yang lainnya untuk mendapat inspirasi dan mengetahui perkembangan aplikasi ilmu pengetahuan terkait selama ini.
Data ini berguna untuk mengembangkan interaksi
stakeholder/komponen terkait baik dalam analisis kinerja usaha maupun analisis rekomendasi kebijakan. (2) Studi progress/laporan kegiatan Studi ini merupakan kegiatan pendalaman untuk mendapatkan data yang relevan dari hasil-hasil kegiatan sebelumnya di lokasi yang sama. Data tersebut sangat berarti untuk mendukung kolaborasi penelitian yang dilakukan. Data ini sangat berguna untuk mendukung identifikasi tingkat kesejahteraan nelayan di lokasi. (3) Studi pustaka Studi pustaka merupakan kegiatan untuk meningkatkan pemahaman terhadap konsep yang dikembangkan dalam penelitian ini.
35
3.3
Analisis Data
3.3.1 Analisis indikator kesejahteraan Indikator Kesejahteraan yang digunakan dalam analisis ini adalah hasil modifikasi indikator Badan Pusat Statistik (1991), yang mengukur 11 indikator yaitu pendapatan rumah tangga nelayan, tingkat kesehatan, pendidikan, kesempatan kerja, konsumsi rumah tangga, keadaan tempat tinggal, kehidupan beragama, rasa aman dari gangguan kejahatan, dan kemudahan berolah raga. Indikator kesejahteraan ini relatif lebih lengkap dan telah digunakan secara luas dalam perencanaan Pemerintah, mengimplikasikan tingkat kesejahteraan masyarakat yang mencakup berbagai aspek kehidupan masyarakat seperti aspek ekonomi (pendapatan, kebutuhan dasar, infra struktur), sosial budaya (pendidikan, kesehatan, rekreasi/ olah raga), aspek agama, dan aspek keamanan. Selain itu, dalam indikator kesejahteraan BPS (1991) ini juga merepresentasikan kriteria kemiskinan dengan pendekatan konsumsi yang diukur dengan nilai beras (Sayogyo, 1977), Pendekatan Tingkat Kesejahteraan Keluarga menurut Badan Kordinasi Keluarga Berencana Nasional (1996) dan pendekatan upah minimum dari Kementerian Tenaga Kerja. Keseluruhan indikator yang dianalisis terkait dengan tingkat kesejahteraan nelayan di Kabupaten Rokan Hilir Provinsi Riau disajikan pada Tabel 5. Tabel 5 Indikator kesejahteraan masyarakat menurut BPS (1991) No 1
2
3
36
Indikator Kesejahteraan Pendapatan Rumah Tangga. Tolok ukur yang digunakan adalah besarnya pendapatan rumah tangga nelayan (pendapatan/kapita/bulan) berdasarkan perhitungan pendapatan rata-rata responden Konsumsi Rumah Tangga. Tolok ukur adalah pengeluaran untuk konsumsi rumah tanngga per kapita per tahun. Diukur dengan nilai beras (Sayogyo, 1977) * Modifikasi Keadaan tempat tinggal : (i) Atap : Genteng (5)/Asbes (4)/Seng (3)/Sirap (2)/Daun (1) (ii) Bilik : tembok (5)/Setengah tembok (4)/ Kayu (3)/Bambu kayu (2)/Bambu (1) (iii) Status : Milik sendiri (3)/Sewa (2)/Numpang (1) (iv) Lantai : Porselen (5)/Ubin (4)/Plester (3)/Papan (2)/Tanah (1)
Katagori dan kriteria 1. Tinggi (Rp1.500.000 – Rp2.500.000) 2. Sedang (Rp750.000 – Rp1.499.000) 3. Rendah (Rp250.000 – Rp749.000) (UMR Kab. ROHIL Rp 750.000/ Per. Gub No. 38 Tahun 2007) 1. Tidak miskin (>480kg)* 2. Miskin (380-480 kg) 3. Miskin sekali (270-359 kg) 4. Paling miskin (<270 kg)
1. Permanen ( jumlah nilai 15-21) 2. Semi permanen (jumlah nilai 10-14) 3. Non permanen (jumlah nilai5-9)
Skor 3 2 1
4 3 2 1
3 2 1
No
Indikator Kesejahteraan Lantai : Luas (>100m2) (3)/Sedang (50-100m2) (2)/ (vi) Sempit (<50 m2) (1) (vii) Pekarangan : Luas (>100m) (3)/ Sedang (50-100m2) (2)/ Sempit (<50m2) (1) Keadaan tempat tinggal : (viii) Hiburan : Video (3)/ Tape recorder (2)/ Radio (1) (ix) Pendingin : AC (4)/ Lemari es (3)/ Kipas angin (2)/ Alam (1) (x) Penerangan : Listrik (3)/ Petromak (2)/ Lampu tempel (1) (xi) Bahan bakar : Gas (3)/ Minyak tanah (2)/ Kayu (1) (xii) Sumber air : PAM (6)/ Sumur bor (5)/ Sumur (4)/ Mata air (3)/ Hujan (2)/Sungai (1) (xiii) MCK : Sendiri (4)/ Umum (3)/ Perairan terbuka (2)/ Kebun (1) Kesehatan anggota keluarga
Katagori dan kriteria
Skor
(v)
4
5.
6
7
8
Kemudahan mendapatkan pelayanan kesehatan dari petugas medis (termasuk didalamnya pelayanan KB dan obat-obatan) (i) Jarak RS terdekat : (0km) (4)/(0,01-3km) (3)/ (3 km) (2)/ missing (1) (ii) Jarak ke poliklinik : (0km) (4)/(0,01-3km) (3)/ (3 km) (2)/ missing (1) (iii) Biaya berobat : Terjangkau (3)/ Cukup (2)/ Kurang (1) (iv) Penanganan berobat : Terjangkau (3)/ Cukup (2)/ Kurang (1) (v) Alat KB : Terjangkau (3)/ Cukup (2)/ Sulit (1) (vi) Konsultasi KB : Terjangkau (3)/ Cukup (2)/ Sulit (1) (vii) Harga obat : Terjangkau (3)/ Cukup (2)/ kurang (1) Kemudahan memasukkan anak ke suatu jenjang pendidikan : (i) Biaya sekolah : Terjangkau (3)/ Cukup (2)/ Kurang (1) (ii) Jarak ke sekolah : (0km) (4)/(0,013km) (3)/ (3 km) (2)/ missing (1) (iii) Prosedur penerimaan : Mudah (3)/ Cukup (2)/ Sulit (1) Kemudahan mendapatkan pekerjaan/kesempatan kerja :
1. Lengkap (skor 21-27) 2. Cukup (skor 14-20) 3. Kurang (skor (7-13)
3 2 1
1. Baik (<25% sering sakit) 2. Cukup (25-50% sering sakit) 3. Kurang (>50% sering sakit)
3 2 1
1. Mudah (skor 18-24)
3
2. Cukup (skor 13-17)
2
3. Sulit (skor 8-12)
1
1. Mudah (skor 8-10) 2. Cukup (skor 6-7) 3. Sulit (skor 4-5)
3 2 1
1. Mudah (skor 7-9)
3
37
No
9.
Indikator Kesejahteraan (i) Lama mendapat pekerjaan : Cepat (3)/ Biasa Saja (2)/ Lambat (1) (ii) Alternstif pekerjaan yang bisa diperoleh : Banyak (3)/ Cukup (2)/ Kurang (1) (iii) Kepuasan/kesesuaian pekerjaan dengan harapan : Sangat sesuai (3)/ Cukup sesuai (2)/ Tidak sesuai(1) Kehidupan beragama
10.
Rasa aman dari gangguan kejahatan
11.
Kemudahan berolah raga
Katagori dan kriteria 2. Cukup (skor 5-6)
Skor 2
3. Sulit (jumlah nilai <5)
1
1. Toleransi tinggi 2. Toleransi cukup 3. Toleransi kurang 1. Aman (tidak pernah mengalami gangguan Kejahatan) 2. Cukup aman (pernah mengalami gangguan kejahatan 1-3 kali) 3. Kurang aman (lebih dari 3 kali mengalami gangguan kejahatan)
3 2 1 3
(1) Mudah (sering melakukan olah raga) (2) Cukup (cukup sering melakukan olah raga) (3) Sulit (kurang melakukan olah raga)
3 2
2 1
1
Klasifikasi tingkat kesejahteraan dianalisis dengan menggunakan metode skoring dari BPS. Skor diperoleh dengan cara ”skor tertinggi dikurangi skor terendah” dari indikator di atas, selanjutnya hasil pengurangan tersebut dibagi dengan jumlah klasifikasi tingkat kesejahteraan yang akan diturunkan, yaitu 3 klasifikasi. Jumlah skor tertinggi dari indikator kesejahteraan adalah 34 dan jumlah skor terendah 11 dengan range 8. Jika diturunkan berdasarkan klasifikasi, tingkat kesejahteraan adalah sebagai berikut : 1) Tingkat kesejahteraan tinggi jika mencapai skor antara 28-36 2) Tingkat kesejahteraan sedang jika mencapai skor antara 19-27 3) Tingkat kesejahteraan rendah jika mencapai skor antara 10-18 Selanjutnya dilakukan dengan uji analisis varian rangking satu arah KruskalWallis (Siegel 1994). 3.3.2 Analisis tingkat kesejahteraan nelayan Untuk mendapatkan hasil maksimal sesuai dengan tujuan penelitian dan memperhatikan data penelitian yang telah dikumpulkan, maka metode analisis yang dikembangkan dalam peneltian ini secara umum terbagi dalam tiga analisis utama, yaitu : 1) analisis tingkat kesejahteraan nelayan di wilayah pesisir Rokan Hilir Provinsi Riau, dengan menggunakan 11 indikator kesejahteraan masyarakat
38
yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik; 2) analisis usaha perikanan dan pengembangan usaha perikanan yang dapat memperbaiki kesejahteraan nelayan dengan menggunakan analisis finansial dengan menghitung indikator-indikator yang lazim digunakan yaitu NPV (net present value), NB/C (net benefit cost ratio), IRR (internal rate of return), ROI (return of investment), dan PP (payback period) dan 3) analisis kebijakan menggunakan hasil simulasi SEM sebagai interpretasi model. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui tingkat kesejahteraan nelayan di wilayah pesisir Rokan Hilir Provinsi Riau. Analisis ini merupakan titik awal untuk analisis-analisis selanjutnya dalam upaya perbaikan kesejahteraan nelayan melalui perbaikan kinerja usaha perikanan. Analisis dilakukan dengan mengembangkan analisis indikator kesejahteraan masyarakat menurut BPS (1991) dan analisis finansial usaha nelayan. 3.3.3
Analisis finansial usaha perikanan Analisis ini dilakukan untuk mengetahui tingkat kesejahteraan nelayan
berdasarkan data kuantitatif kondisi finansial usaha perikanan yang dilakukan oleh nelayan di Rokan Hilir Analisis ini juga berfungsi sebagai bentuk audit bagi nelayan agar mereka mengetahui kondisi usahanya dan tidak terjebak oleh kegiatan usaha yang tidak menguntungkan yang berdampak kepada keterpurukan. Beberapa penelitian menggunakan analisis finansial usaha perikanan seperti Gil et. al (2008) dan Gil dan Lafuente (2005) menggunakan Average Rate of Return (ARR) sebagai indikator keuntungan dan mengestimasi PP (payback period) untuk mengetahui lamanya pengembalian investasi.
Le Floc’h et al (2008)
mengukur performa ekonomi dari suatu kapal ikan di Eropa berdasarkan pada pemasukan, biaya, keuntungan, jumlah tenaga kerja dan komposisi hasil tangkapan yang didaratkan. Data yang diperoleh digunakan untuk mengukur performa ekonomi dan finansial dari kapal perikanan. Analisis finansial usaha dilakukan untuk mengukur kinerja usaha penangkapan ikan dengan menerapkan metode yang dipakai Djamin (1993), Simanjuntak (1997), Sugiyono (2001), yaitu menghitung nilai-nilai NPV (net present value), NB/C (net benefit cost ratio), IRR (internal rate of return), ROI
39
(return of investment), dan PP (payback period).
Berikut adalah penjelasan
singkat tentang cara penghitungan indikator finansial tersebut. (1)
NPV merupakan selisih antara nilai sekarang dari penerimaan dengan nilai sekarang dari pengeluaran pada tingkat bunga tertentu, yang dinyatakan dengan rumus : n
NPV t
(2)
Bt Ct 0 (1 i) t
NB/C Ratio adalah penilaian yang dilakukan untuk melihat tingkat
efisiensi penggunaan biaya berupa perbandingan jumlah nilai bersih sekarang yang positif dengan jumlah nilai bersih sekarang yang negatif, dinyatakan dengan rumus; n
B /C
(B t
(1 t 0 n
(C t
(1 t 1
(3)
- C t) (B t i )t - B t) (B t i )t
- C t) 0 - C t) 0
IRR adalah tingkat discount (discount rate / interest rate) pada saat NPV = 0. Suatu investasi dapat dikatakan layak apabila IRR lebih besar dari nilai interest rate yang ditentukan, semakin tinggi nilai IRR maka investasi akan semakin layak (feasible). IRR dihitung dengan rumus; IRR
NPV i i i NPV NPV 1
1
2
1
1
2
Nilai suku bunga yang digunakan adalah nilai suku bunga Deposito Bank yaitu 8,65% (4)
ROI yaitu untuk mengetahui tingkat pengembalian investasi dari benefit (pendapatan) yang diterima pemilik, dihitung dengan rumus; ROI
(5)
Benefit Investasi
PP yaitu untuk mengetahui lamanya pengembalian investasi dari benefit (pendapatan) yang diterima, dihitung dengan rumus; PP
40
Investasi Benefit
3.3.4
Analisis structural equation modeling (SEM) Structural Equation Modeling (SEM) merupakan multivariate analysis yang
mempunyai kemampuan dan keunggulan dapat menganalisis model yang bersifat multivariabel, multihubungan dan berjenjang secara simultan. Di samping itu SEM juga merupakan measurement model yang dapat digunakan untuk pengujian validitas dan reliabilitas instrumen secara terintegrasi. Dalam penelitian ini, analisis SEM digunakan untuk menganalisis berbagai komponen yang berpengaruh terhadap kinerja usaha perikanan dan interaksinya, serta tingkat pengaruhnya dalam interaksi baik secara langsung (direct effect) maupun tidak langsung (indirect effect).
Interaksi yang terjadi dan tingkat pengaruhnya
memberi arahan rekomendasi perbaikan yang dapat dilakukan dalam perbaikan kesejahtreraan nelayan. Adapun tahapan yang dilakukan dalam analisis SEM ini adalah sebagai berikut. 1) Pengembangan model teoritis Pengembangan model teoritis merupakan upaya pengembangan struktur interaksi dari beberapa komponen yang menjadi lingkup model (usaha perikanan di wilayah pesisir Provinsi Riau) sehingga dapat dipertanggungjawabkan dan atau memenuhi kaidah-kaidah ilmiah Pengembangan model teroritis penting dan perlu dilakukan di tahap awal agar tidak ada keraguan terhadap struktur model yang digunakan yang menjadi titik awal pengembangan analisis. Untuk mendukung pengembangan model teoritis ini, maka berbagai telaah terhadap pustaka, hasil studi dan penelitian yang berkaitan, diskusi atau pendapat pakar sangat dibutuhkan untuk memilih komponen yang berinteraksi dan bentuk interaksinya. Telaah ini perlu dilakukan untuk memilih berbagai komponen yang berinteraksi yang mendukung kinerja usaha perikanan untuk memperbaiki kesejahteraan nelayan di lokasi.
Tahapan awal dari maksud ini adalah mengkaji,
mengidentifikasi, dan menganalisis berbagai komponen yang sesuai, kemudian merancang interaksinya dalam kaitannya dengan usaha perikanan yang dapat memperbaiki
kesejahteraan
nelayan
sasaran.
Berdasarkan
identifikasi
permasalahan dan telaah pustaka yang dilakukan, berbagai komponen yang terkait dengan usaha perikanan di Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau dan simbolnya dalam aplikasi SEM sebagai berikut :
41
(1) Internal Usaha Perikanan (LINT), dapat berinteraksi dengan : i Sumberdaya manusia (X11) ii Modal (X12) iii Teknologi (X13) (2) Eksternal Usaha Perikanan (LEX), dapat berinteraksi dengan : i Kondisi ekonomi (X21) ii Regulasi (X22) iii Kondisi budaya (X23) iv Kondisi sosial (X24) v Persepsi terhadap nelayan (X25) (3) Industri di lingkungan Usaha Perikanan (LIN), dapat berinteraksi dengan: i Pemasok (X31) ii Barang-barang substitusi (X32) iii Pesaing (X33) iv Pembeli (X34) v Pasar (X35) (4) Lingkup usaha perikanan (LU), dapat berinteraksi/dipengaruhi oleh: i Skala besar (X41) ii Skala kecil (X42) (5) Kegiatan perikanan tangkap (TKP), dapat berinteraksi/dipengaruhi oleh: i Pertumbuhan (X51) ii Penyerapan tenaga kerja (X52) iii Income/pendapatan (X53) (6) Kegiatan perikanan budidaya (BDY), dapat berinteraksi dengan i Pertumbuhan (X61) ii Penyerapan tenaga kerja (X62) iii Income/ pendapatan (X63) (7) Kegiatan processing/pengolahan hasil perikanan (PROS), dapat berinteraksi/ dipengaruhi oleh: i Pertumbuhan (X71) ii Penyerapan tenaga kerja (X72) iii Income/pendapatan (X73)
42
(8) Kewenangan Pemerintah Pusat (KP), dapat berinteraksi dengan: i
Infrastruktur kewenangan Pemerintah Pusat (X81)
ii Perijinan kewenangan Pemerintah Pusat (X82) iii Kelembagaan kewenangan Pemerintah Pusat (X83) (9) Kewenangan Pemerintah Otonomi (KOT), dapat berinteraksi dengan : i
Perijinan kewenangan Pemerintah Otonomi (X91)
ii Kelembagaan kewenangan Pemerintah Otonomi (X92) iii Infrastruktur kewenangan Pemerintah Otonomi (X93) (10) Kesejahteraan Nelayan (KN), dapat berinteraksi/berkaitan dengan : i
Pendapatan (Y11)
ii Pendidikan (Y12) iii Kesehatan (Y13) iv Kesempatan kerja (Y14). 2) Pengembangan Path Diagram Path diagram merupakan kegiatan penggambaran interaksi komponenkomponen yang terpilih secara teoritis ke dalam ilustrasi diagram. Dalam analisis SEM, komponen yang berinteraksi tersebut kemudian disebut konstruk penelitian, dan setiap konstruk kemudian dilengkapi dengan dimensi-dimensi konstruk. Dalam kaitan ini, telaah pustaka dan hasil-hasil penelitian terkait menjadi hal penting untuk menetapkan dimensi konstruk yang tepat. Pengembangan path diagram dilakukan dengan menggunakan program AMOS 5 Proffesional. Dengan mengacu kepada penggambaran interaksi komponen-komponen yang terpilih pada tahap pengembangan model teoritis, dapat dibuat rancangan pathdiagram seperti terlihat pada Gambar 3.
43
d31
X31
1 d11
d12
1
d13
d41
d42
d21
1
d34
d35
1
1
1
1
X32
X33
X34
X35
d51
1
X13
1 1
d52
d53
1
1
1
X51
X52
X53
X11
1 1
LIN
Z1
X12
1
d33
d32
1
Z3
1
1
Z5
Z7
1
TKP
d22
1
LINT LU
X41
d61
1 X61
d62
1
X73
1
X62
X42
Y11
d23
X22
d24
1
LEX
1 X24 Z2
d25
1
Z10
1
KP
KOT
1 d81
X82
X83
1
1
d82
1 1
1 X81
d83
1
e11
1
e12
KN
Z6
1
d73
Y12
1
X21
X23
d72
1
BDY
1
1
1
X63
1
1
d71
1
X72
PROS
d63
1
1
Z8
1
1
Z4
1 1
X71
1
X92
X93
1
1
1
d92
Y14
1 1
e13
e14
Z9
X91
d91
Y13
d93
X25
Gambar 3 Rancangan path diagram model perbaikan kesejahteraan nelayan di Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau. Berdasarkan model path diagram pada Gambar 3., hipothesis yang akan di uji dengan menggunakan SEM dalam penelitian ini, yaitu :
H1
H2
H3
H4
H5
44
Internal usaha perikanan (LINT), Industri non usaha perikanan (LIN) dan Eksternal usaha perikanan (LEX) akan berpengaruh terhadap Lingkup usaha perikanan (LU) Lingkup usaha perikanan (LU), Kewenangan pemerintah pusat (KP), Kewenangan pemerintah otonomi (KOT), akan berpengaruh terhadap Kegiatan perikanan tangkap (TKP) Lingkup usaha perikanan (LU), Kewenangan pemerintah pusat (KP), Kewenangan pemerintah otonomi (KOT) akan berpengaruh terhadap Kegiatan perikanan budidaya (BDY) Lingkup usaha perikanan (LU), Kewenangan pemerintah pusat (KP), Kewenangan pemerintah otonomi (KOT) akan berpengaruh terhadap Kegiatan processing/pengolahan hasil perikanan (PROS) Kewenangan pemerintah pusat (KP), Kewenangan pemerintah otonomi (KOT), Kegiatan perikanan tangkap (TKP), Kegiatan perikanan budidaya (BDY), Kegiatan processing/pengolahan hasil perikanan (PROS), akan berpengaruh terhadap Kesejahteraan Nelayan (KN)
3) Konversi path diagram ke dalam persamaan matematis Setelah penggambaran path diagram dilakukan, selanjutnya program AMOS 5 Professional akan mengkonversi interaksi yang ada ke dalam persamaan matematis, yaitu persamaan pengukuran (measurement model) dan persamaan struktur (structural equation).
Persamaan matematis tersebut diformat untuk
operasi AMOS. Data yang akan digunakan diformat menggunakan program SPSS, Mocrosoft Excell, Microsoft Access, atau program lainnya yang sesuai. Persamaan pengukuran (measurement model) merupakan persamaan yang mewakili interaksi dimensi konstruk dengan konstruknya. Persamaan struktur (structural equation) merupakan persamaan yang mewakili interaksi konstruk eksogen dengan konstruk endogen.
Konstruk eksogen adalah konstruk yang
bersifat bebas dan interaksinya tidak banyak dipengaruhi oleh konstruk lainnya. Sedangkan konstruk endogen adalah konstruk yang interaksinya banyak dipengaruhi oleh konstruk lainnya.
Rumusan untuk persamaan pengukuran
(measurement model) path diagram yang dirancang adalah:
X 11 11 1 d11 X 12 12 1 d12 X 13 13 1 d13
X 21 21 2 d 21 X 22 22 2 d 22 X 23 23 2 d 23 X 24 24 2 d 24 X 25 25 2 d 25 X 31 31 3 d 31 X 32 32 3 d 32 X 33 33 3 d 33 X 34 34 3 d 34 X 35 35 3 d 35
45
X 41 41 4 d 41 X 42 42 4 d 42
X 51 51 5 d 51 X 52 52 5 d 52 X 53 53 5 d 53
X 61 61 6 d 61 X 62 62 6 d 62 X 63 63 6 d 63 X 71 71 7 d 71 X 72 72 7 d 72 X 73 73 7 d 73 X 81 81 8 d 81 X 82 82 8 d 82 X 83 83 8 d 83 X 91 91 9 d 91 X 92 92 9 d 92 X 93 93 9 d 93
Y11 111 e11 Y12 121 e12 Y13 131 e13 Y14 141 e14 Rumusan untuk persamaan struktural (structural equation) adalah:
4 1 1 2 2 3 3 Z 4 5 4 4 5 8 6 9 Z 5 6 7 4 8 5 9 8 10 9 Z 6 7 11 4 12 8 13 9 Z 7 8 14 4 Z 8 9 15 4 16 8 Z 9 10 1 5 2 6 3 7 4 8 5 9 Z 10 Keterangan: X11 – X93 = dimensi dari konstruk eksogen; Y11 – Y14 = dimensi dari konstruk endogen; λ11- λ93 = loading factor terkait X11 – X93; α11 - α14 = loading factor terkait Y11 – Y14;
46
d11 – d93 = disturbance term terkait X11 – X93; e11 – e14 = error term terkait Y11 – Y14; γ1 – γ16 dan β1 – β5 = regression weight; ζ1, ζ2, ζ3 ....... ζ10 = berturut-turut adalah konstruk LIN, LEX, LINT, LU, TKP, BDY, PROS, KP, KOT, dan KN; α
= konstanta;
Z
= kesalahan pengukuran dari indikator konstruk.
Persamaan matematis tersebut digunakan untuk analisis menggunakan program AMOS 5 Professional, sedangkan data yang akan digunakan diformat dengan program SPSS, MS Excell, MS Acess, atau program lain yang sesuai. 4) Pemilihan matriks input dan estimasi model Matriks yang digunakan untuk menginput data dalam analisis SEM adalah matriks kovarian dan matriks korelasi. Namun dalam beberap penelitian, matriks kovarian lebih banyak digunakan karena standar error yang dihasilkan lebih akurat dan lebih sesuai untuk melakukan validasi terhadap hubungan/interaksi sebab akibat yang dikembangkan dalam model. Teknis estimasi yang digunakan disesuaikan dengan ukuran sampel penelitian. Dalam penelitian ini, data SEM dikumpulkan dari 100 – 200 sampel/responden penelitian. Ukuran sampel sudah lebih dari cukup untuk suatu kegiatan yang dibatasi pada lingkup usaha perikanan di suatu lokasi.
Terkait
dengan ukuran sampel 100 - 200 ini, maka teknik estimasi yang dipilih adalah matriks likelihood estimation.
Namun demikian, bila kondisi lapang dan
perkembangan penelitian nantinya yang mengharapkan ukuran sampel yang lebih besar, maka teknik estimasi ini bisa diubah, misal menggunakan generalized least square estimation, unweighted least square estimation, scale free least square estimation, atau asymptotically distribution free estimation. 5) Penilaian hasil estimasi Penilaian ini merupakan kegiatan untuk merespon masalah ketidakmampuan dari model yang dikembangkan untuk menghasilkan estimasi yang unik. Upaya yang dilakukan terkait hal ini adalah menambah konstrain pada model yang
47
dianalisis yang berarti pula mengurangi jumlah koefisien yang diestimasi dalam analisis. 6) Evaluasi kriteria Goodness-of-fit Tahapan merupakan kegiatan kegiatan mengevaluasi kesesuaian model yang dibuat menggunakan berbagai kriteria goodness-of-fit. Secara garis tahapan ini terdiri dari tiga kegiatan besar, yaitu evaluasi data yang digunakan apakah memenuhi asumsi-asumsi SEM atau tidak, uji kesesuaian dan uji statistik, dan effect analysis. Evaluasi asumsi SEM meliputi evaluasi ukuran sampel, normalitais, outliers dan lain-lain.
Secara keseluruhan, tingkat penerimaan model yang dibangun
berkaitan dengan indeks evaluasi tersebut disajikan pada Tabel 4 Penjelasan dari setiap uji kesesuaian dan uji uji statistik terdiri dari : (1) X2-Chi-square statistic Uji ini digunakan untuk mengukur overall fit atau kesesuaian model yang dibangun dengan data yang ada. (2) Goodness of fit index (GPI) GPI digunakan untuk menghitung proporsi tertimbang varian dalam matriks kovarian sampel yang dijelakan oleh matriks kovarian populasi yang terestimasi. GPI mempunyai nilai antara 0 (poor fit) – 1 (perfect fit). (3) The root mean square error of approximation (RMSEA) RMSEA adalah indeks yang digunakan untuk mengkompensasi Chi-square statistic dalam sampel yang besar. Model yang dibangun dapat diterima bila mempunyai nilai RMSEA lebih kecil atau sama dengan 0,08. (4) Comparative fit index (CFI) CFI merupakan indeks yang menunjukkan tingkat fitnya model yang dibangun. Berbeda dengan indeks lainnya, index ini tidak tergantung pada ukuran sampel yang direkomendasikan sama atau lebih besar dari 0,9. (5) Indeks CMIN/DF Indeks CMIN/DF merupakan pembagian X2 dengan degree of freedom. Indeks ini menunjukkan tingkat fitnya model. (6) Adjusted goodness of fit index (AGPI) AGPI analog dengan R2 dalam regresi berganda, dengan tingkat penerimaan
48
(7) Tucker Lewis index (TLI) TLI merupakan alternatif incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model.
Tabel 6 Goodness-of-fit Index dalam analisis SEM Goodness of fit Index X2-Chi-square Significance Probability RMSEA GFI AGFI CMIN/DF TLI CFII Sumber : Ferdinand (2002)
Cut-off Value Diharapkan kecil 0.05 0.08 0.90 0.90 2.00 0.95 0.95
7) Modifikasi dan interpretasi model Bila model yang dikembangkan belum memenuhi kriteria statistik yang ditetapkan, maka model dapat dimodifikasi sedemikian rupa sehingga kriteria tersebut terpenuhi. Disamping itu, modifikasi juga dapat dilakukan untuk melihat pengaruh perubahan interaksi terhadap struktur model secara keseluruhan, misal karena perubahan kebijakan atau terjadinya bencana alam.
Interpretasi
merupakan kegiatan penggunaan model dalam pemecahan masalah nyata di alam. Dalam kaitan dengan penelitian ini, maka interpretasi model diarahkan pada berbagai upaya dan rekomendasi kebijakan untuk perbaikan kinerja usaha perikanan dalam meningkatkan kesejahteraan nelayan di Rokan Hilir Provinsi Riau.
49
