3 METODOLOGI. Gambar 2 Peta Selat Bali dan daerah penangkapan ikan lemuru

32

3 METODOLOGI 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian dilaksanakan selama bulan Juli 2009 di Pelabuhan Perikanan Pantai Muncar - Perairan Selat Bali, Kabupaten Banyuwangi, Jawa Timur. Perairan Selat Bali terletak pada koordinat 114,340 BT – 115,170 BT dan 8,090 LS – 8,820 LS.

Gambar 2 Peta Selat Bali dan daerah penangkapan ikan lemuru. 3.2 Bahan dan Alat Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah kalkulator lapangan, alat pengukur panjang, kamera, peta, dan berbagai alat lainnya yang digunakan untuk mengumpulkan dan mengolah data penelitian seperti perangkat komputer, dan software microsoft excel. Bahan penelitian yaitu kuisioner untuk wawancara dengan nelayan purse seine di PPP Muncar. 3.3 Metode Pengumpulan Data Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survei. Metode survei adalah penyelidikan yang dilakukan untuk memperoleh fakta-fakta dari gejala-gejala yang ada dan mencari keterangan-keterangan secara faktual

33

(Nazir, 2003). Penyelidikan dilakukan dalam waktu bersamaan terhadap sejumlah individu atau unit, baik secara sensus maupun dengan menggunakan sampel. Metode survei dilakukan untuk pengumpulan data primer tentang jumlah hasil tangkapan, upaya penangkapan, daerah penangkapan, waktu operasi, komposisi hasil tangkapan diperoleh melalui operasi penangkapan ikan. Data sekunder berupa data produksi hasil tangkapan ikan lemuru di Perairan Selat Bali berdasarkan data dari PPP Muncar. Data produksi ikan lemuru di Perairan Selat Bali terdapat di 2 tempat yaitu Muncar (Jawa Timur) dan Pengambengan

(Bali).

Penentuan

sampel

kapal

pada

kegiatan

operasi

penangkapan dilakukan pada kapal purse seine sebagai unit penangkapan yang dominan dalam menghasilkan produksi ikan lemuru. Berdasarkan FAO (2000), populasi kapal purse seine sebanyak 70% berada di PPP Muncar dan 30% berada di Pengambengan. Jadi data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari PPP Muncar dengan asumsi sudah mewakili dari kondisi perikanan lemuru di Perairan Selat Bali. Penentuan sampel dilakukan secara sengaja atau purposive sampling dengan pertimbangan sebagai berikut: 1. Sampel kapal beroperasi di Perairan Selat Bali dan berasal dari PPP Muncar 2. Sampel kapal layak beroperasi 3. Sampel kapal terpilih dapat mewakili jenis unit penangkapan yang digunakan untuk menangkap ikan yang menjadi bahan penelitian. Wilayah kajian Perairan Selat Bali yang dimaksud adalah Perairan Selat Bali dengan daerah operasi penangkapan ikan oleh purse seine yang ada di PPP Muncar yang diacu pada Djamali (2007) seperti yang telah diuraikan sebelumnya. Dalam penelitian dilakukan beberapa kegiatan seperti pengamatan, pencatatan dan wawancara terhadap pelaku perikanan tangkap di PPP Muncar. Untuk menentukan besarnya sampel dari jumlah populasi yang akan diteliti maka digunakan metode Slovin (Sevilla et al, 1993): n

N 1  Ne 2

Keterangan : N n

............................................................................... (1) = jumlah populasi = jumlah sampel

34

e

= kesalahan pengambilan yang ditetapkan (error)

Jumlah kapal purse seine yang beroperasi pada bulan Juli 2009 di Muncar sebanyak 203 unit. Dengan error sebesar 15 % maka didapat jumlah responden sebesar 36 unit kapal purse seine. Pemilihan responden terhadap unit penangkapan purse seine karena merupakan unit penangkapan yang paling dominan dalam operasi penangkapan ikan lemuru di Selat Bali berdasarkan hasil tangkapan yang didaratkan di PPP Muncar. 3.4 Metode Analisis Data Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis hasil tangkapan per upaya penangkapan, standardisasi alat tangkap, metode surplus produksi untuk mencari MSY, upaya optimum serta tingkat pemanfaatan. Pola musim penangkapan ikan di perairan Selat Bali - Muncar dicari dengan menggunakan analisis deret waktu (time series data) dan metode rata-rata bergerak (moving average). 3.4.1 Analisis hasil tangkapan per upaya penangkapan (CPUE) Perhitungan CPUE (catch per unit effort) bertujuan untuk mengetahui nilai laju tangkap upaya penangkapan ikan berdasarkan atas pembagian total hasil tangkapan (catch) terhadap upaya penangkapan (effort). Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut: (Gunawan, 2004) CPUEi =

Ci fi

................................................................... (2)

Keterangan: Ci

= hasil tangkapan ke-i (ton)

fi

= upaya penangkapan ke-i (trip)

CPUEi = jumlah hasil tangkapan penangkapan ke-i (ton/trip) 3.4.2 Standardisasi alat tangkap Pada umumnya dalam suatu perairan untuk menangkap satu jenis spesies ikan tertentu dapat menggunakan berbagai alat tangkap yang berbeda. Terlepas dari sifat hasil tangkapan, hasil tangkapan utama atau sampingan dari suatu jenis alat tangkap harus tetap diperhatikan.

Setiap alat tangkap dapat menangkap

bermacam-macam jenis ikan yang terdapat di suatu daerah penangkapan

35

(Gunawan, 2004). Masing-masing alat tangkap memiliki kemampuan yang berbeda dalam menangkap suatu jenis ikan, oleh karena itu, perlu adanya standardisasi upaya penangkapan terlebih dahulu sebelum menentukan nilai potensi lestari dan upaya penangkapan optimum dalam suatu lingkungan perairan. Penentuan alat tangkap standar dapat berdasarkan pada dominan atau tidaknya alat tangkap tersebut di suatu daerah. Tujuan akhir dari metode ini adalah untuk menyeragamkan upaya penangkapan karena setiap alat tangkap memiliki daya tangkap yang berbeda. Upaya penangkapan standar dinyatakan sebagai jumlah seluruh satuan perkalian antara kemampuan penangkapan yang disebut Fishing Power Indeks (FPI) dalam setiap tahunnya dengan satuan waktu penangkapan atau dengan jumlah satuan operasi penangkapan. Untuk menentukan jenis alat tangkap dapat dijadikan standar adalah dengan melihat nilai laju tangkapan ratarata (CPUE) alat tangkap yang terbesar atau dengan kata lain jenis alat tangkap tersebut paling dominan di suatu perairan. Langkah pertama dalam metode standardisasi alat tangkap yaitu dengan menentukan laju penangkapan tahunan rata-rata (CPUE) yang terbesar dari masing-masing alat tangkap. Kemudian alat tangkap dengan nilai rata-rata CPUE terbesar itu diasumsikan sebagai alat tangkap standar. Langkah selanjutnya yaitu mencari nilai indeks kemampuan tangkapan atau FPI. Nilai FPI dari jenis alat tangkap standar memiliki nilai 1,0 dan untuk jenis alat tangkap lainnya memiliki nilai kisaran antara 0,0–0,1 yang dihitung dengan cara membagi CPUE alat tangkap tersebut dengan CPUE alat tangkap standar. Nilai FPI inilah yang akan digunakan untuk memperoleh nilai upaya penangkapan standar (fopt), yaitu dengan cara mengalikan nilai FPI dan nilai upaya penangkapan. Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut: Cs CPUEs = …..................................... (3) fs FPIs =

CPUEs CPUEs

......................................... (4)

Ci fi

…..................................... (5)

CPUEi CPUEs

…..................................... (6)

CPUEi = FPIi =

36

Std Effort i = FPIi x fi

.........................….............(7)

Std Effort s = FPIs x fs

................. (8)

Std Effort tot = (∑(FPIi x fi)) + (FPIs x fs)

............…. (9)

Keterangan : Cs

= hasil tangkapan (catch) per tahun alat tangkap standar (ton)

fs

= upaya penangkapan (effort) per tahun alat tangkap standar (trip)

Ci

= hasil tangkapan (catch) per tahun alat tangkap lain (ton)

fi

= upaya penangkapan (effort) per tahun alat tangkap lain (trip)

CPUEs = hasil tangkapan per upaya penangkapan tahunan alat tangkap standar (ton /trip) CPUEi = hasil tangkapan per upaya penangkapan tahunan alat tangkap lain (ton/trip) FPIs

= indeks kuasa penangkapan alat tangkap standar

FPIi

= indeks kuasa penangkapan alat tangkap lain

Std Efforts = upaya

penangkapan alat tangkap standar setelah

distandardisasi Std Effort i = upaya penangkapan alat tangkap lain setelah distandardisasi Std Effort tot = upaya penangkapan keseluruhan setelah distandardisasi 3.4.3

Metode surplus produksi Sebelum menggunakan metode surplus produksi maka terlebih dahulu

mencari hubungan CPUE dengan upaya penangkapan ikan (effort) dengan perhitungan statistik. Perhitungan statistik yang digunakan adalah model regresi linier sederhana yang merupakan suatu persamaan regresi yang terdiri dari suatu variabel penjelas, nilai konstanta regresi (b) dan intersep (a). Bentuk umum dari model regresi linier sederhana menurut Steel and Torrie (1993) adalah: Y = a + bx

......................................... (10)

Selanjutnya untuk mencari besarnya nilai intersep (a) dan slope (b) adalah dengan melalui pendugaan metode kuadrat terkecil: a=

 Xi   Yi n

n

…..................................... (11)

37

b=

n (( Xi)(Yi))  (Yi) n ( X 2 )  ( X i ) 2

…...................................... (12)

Keterangan: a

= intersep (konstanta)

b

= slope (kemiringan)

Xi

= total upaya penangkapan standar (trip) pada periode-i

Yi

= hasil tangkapan per satuan upaya standar (CPUE) pada periode-i (ton/trip)

Setelah memperoleh nilai slope atau kemiringan (b) dan nilai intersep (a) maka dapat dilanjutkan perhitungan untuk mencari nilai potensi lestari (MSY) dan upaya optimum (fopt) dengan menggunakan metode surplus produksi. Metode surplus produksi yang digunakan dalam perhitungan data adalah dengan menggunakan model Schaefer dan model Fox. Penggunaan model Schaefer dan model Fox dipilih karena lebih mudah dibandingkan dengan menggunakan model lain. Selain itu, model schaefer juga lebih aplikatif karena berhubungan positif dengan bertambahnya ketersediaan data. Pada model Schaefer, memungkinkan satu tingkatan upaya dapat dicapai pada nilai CPUE sama dengan nol, yaitu bila f = - a / b (Spare and Veneme 1999). Rumus untuk mencari potensi lestari (MSY) dan fopt dengan model Schaefer hanya berlaku jika nilai parameter (b) bernilai negatif, artinya dalam setiap penambahan upaya penangkapan akan menyebabkan terjadinya penurunan nilai CPUE. Jika dalam perhitungan diperoleh nilai koefisien (b) positif, maka perhitungan potensi dan upaya penangkapan optimum tidak perlu dilanjutkan, karena hal ini mengindikasikan bahwa penambahan upaya penangkapan masih memungkinkan untuk meningkatkan hasil tangkapan. Dalam model Schaefer, intersep (a) adalah nilai CPUE yang diperoleh sesaat setelah kapal pertama melakukan penangkapan pada suatu stok untuk pertama kalinya. Intersep tersebut harus bernilai positif sehingga –a / b adalah positif dan CPUE adalah nol untuk f = -a / b. Model ini hanya diterapkan terhadap nilai-nilai f (effort) yang lebih rendah dari pada –a / b karena nilai negatif dari hasil tangkapan per unit upaya tidak mungkin terjadi (Spare and Veneme 1999). Data yang dianalisis meliputi jumlah trip operasi tangkapan dan jumlah

38

hasil tangkapan. Hasil perhitungan analisis ini yaitu nilai MSY digunakan untuk mengetahui tingkat pemanfaatan ikan pada proses perhitungan selanjutnya. 1. Model Schaefer Dalam penelitian ini hubungan antara CPUE dengan upaya penangkapan menurut model Schaefer ditulis dalam bentuk: CPUEi = a – b(f)

................................................…. (13)

Keterangan: CPUEi

= jumlah hasil tangkapan per satuan upaya penangkapan (ton/trip) pada periode-i

a

= intersep

b

= koefisien regresi/variabel f

f

= upaya penangkapan (trip) pada periode-i

Hubungan antara hasil tangkapan (C) dengan upaya penangkapan (f), karena nilai b (koefisien) yang diperoleh negatif, maka: C  a  b( f ) f

…................................................. (14)

C = a(f) – b(f2)

…................................................. (15)

Keterangan: C

= jumlah hasil tangkapan per satuan upaya penangkapan (ton/trip) pada periode-i

a

= intersep

b

= koefisien regresi/variabel f

f

= upaya penangkapan (trip) pada periode-i

Upaya penangkapan optimum (fopt) diperoleh dengan cara menyamakan turunan pertama pada persamaan (15) menjadi sama dengan nol: C = a(f) – b(f2)

…............................................... (16)

dc  a  2b( f )  0 df

…............................................... (17)

fopt = -

a 2b

................................................... (18)

Keterangan: C

= jumlah hasil tangkapan per satuan upaya penangkapan

39

(ton/trip) pada periode-i dc df

= turunan pertama catch (C) terhadap effort (f)

a

= intersep

b

= koefisien regresi/variabel f

f

= upaya penangkapan (trip) pada periode-i

Pendugaan nilai MSY diperoleh dengan mendistribusikan nilai upaya penangkapan optimum ke dalam persamaan (15) : 2  a   a  Cmak = a    b  2  ….................................................... (19)  2b   4b 

MSY = -

a2 4b

….................................................... (20)

Keterangan: C

= jumlah hasil tangkapan per satuan upaya penangkapan (ton/trip) pada periode-i

a

= intersep

b

= koefisien regresi/variabel f

MSY

= nilai potensi maksimum lestari

Asumsi yang digunakan dalam menggunakan metode surplus produksi: 1. Penyebaran populasi ikan pada setiap periode dalam suatu wilayah perairan dianggap sama; 2. Nilai laju tangkap berbanding terbalik dengan upaya; 3. Jumlah stok ikan sebagai unit tunggal tanpa memperhatikan struktur populasinya; 4. Dalam keadaan equilibrium/steady state (stok ikan dalam keadaan seimbang); 5. Setiap unit penangkapan ikan yang beroperasi dianggap memiliki kemampuan yang sama (mortalitas penangkapan adalah proporsional terhadap upaya).

40

2. Model Fox Sebuah model alternatif diperkenalkan oleh Fox (1970) yang diacu oleh Taeran (2007). Model ini menghasilkan garis lengkung bila C/f secara langsung diplot terhadap upaya (f), akan tetapi bila C/f diplot dalam bentuk logaritma terhadap upaya, maka akan menghasilkan garis lurus. Langkah-langkah pengolahan data dalam metode surplus produksi model Fox adalah sebagai berikut: 1. Menjumlahkan hasil tangkapan dari tiap-tiap alat tangkap yang digunakan untuk menangkap setiap jenis ikan; 2. Menjumlahkan effort standard dari setiap jenis ikan; 3. Menghitung produktivitas (CPUE) standar dengan membandingkan jumlah hasil tangkapan dengan effort standard; 4. Melogaritmakan nilai CPUE standar atau Ln CPUE; 5. Memplotkan nilai effort standard (x) dan nilai Ln CPUE (y) untuk menduga nilai (c) dan (d) dengan regresi linier; 6. Membuat simulasi agar dapat menentukan kurva pendugaan model Fox; 7. Menghitung pendugaan potensi lestari (MSY) dan upaya optimum (effort optimum). Besarnya parameter (c) dan (d) secara secara matematik dapat dicari dengan menggunakan persamaan regresi sederhana dengan rumus y = c + dx c

( yi  d  xi )

d

n xiyi  ( xi )( yi )

n

Keterangan:

;

n xi 2  ( xi ) 2

…................................... (21) …....................................(22)

xi = upaya penangkapan pada periode-i yi = hasil tangkapan per satuan upaya pada periode-i

Perhitungan nilai potensi lestari (MSY) dan upaya optimum (fopt) dengan

menggunakan rumus Fox adalah sebagai berikut: Ln CPUE = c + d * f(i)

…................................... (23)

atau CPUE = exp(c + d * f(i))

…................................... (24)

Dalam model Fox, (c) dan (d) dapat diganti dengan (a) dan (b) pada Model Schaefer. Hubungan antara effort standard terhadap Ln CPUEstd adalah:

41

…................................... (25)

y = fi *exp[c+d*fi]

Dengan menurunkan persamaan (25) dengan cara mendeferensialkan (y) terhadaf (f) dan mengasumsikan dy/df = 0 untuk (f), maka: FMSY = -

1 d

…................................... (26)

1 MSY = -   * exp(c-1) d 

…....................................(27)

Rumus untuk mencari potensi lestari (MSY) dan fopt dengan model Fox hanya berlaku jika nilai parameter (d) bernilai negatif, artinya dalam setiap penambahan upaya penangkapan akan menyebabkan terjadinya penurunan nilai CPUE. Jika dalam perhitungan diperoleh nilai koefisien (d) positif, maka perhitungan potensi dan upaya penangkapan optimum tidak perlu dilanjutkan, karena hal ini mengindikasikan bahwa penambahan upaya penangkapan masih memungkinkan untuk meningkatkan hasil tangkapan. Model Schaefer dan Model Fox mengikuti asumsi bahwa C/f menurun dengan meningkatnya upaya, tetapi berbeda dalam hal di mana Model Schaefer menyatakan satu tingkatan upaya dapat dicapai pada nilai sama dengan nol, yaitu bila f = -a/b. Pada Model Fox, C/f adalah selalu lebih besar daripada nol untuk seluruh nilai f (Sparre and Venema, 1999). C/f a

Fox Schaefer “penihilan” 0

A

-a/b

f

Gambar 3 Ilustrasi dari beberapa asumsi yang berbeda yang mendasari Model Schaefer dan Model Fox.

42

Tidak dapat dibuktikan bahwa salah satu dari model-model tersebut (Schaefer dan Fox) adalah lebih baik. Kita dapat memilih salah satu model yang kita anggap paling masuk akal pada setiap kasus tertentu atau salah satu model yang memberikan kesesuaian yang paling sesuai terhadap data (Sparre dan Venema 1999). Hal tersebut ditunjukkan oleh nilai R2 atau koefisien determinasi. Menurut Sikal dan Rohlf (1981) yang diacu oleh Taeran (2007) koefisien determinasi adalah nilai yang menyatakan besarnya perubahan variabel y karena peubah varibel x. Model yang memiliki nilai R2 terbesar adalah model yang sesuai untuk digunakan dalam menganalisis data tersebut karena menunjukkan bahwa peubah x berpengaruh besar terhadap peubah y. 3.4.4 Analisis tingkat pemanfaatan dan tingkat pengupayaan Tingkat pemanfaatan bertujuan untuk mengetahui status pemanfaatan sumberdaya/mengetahui persentase sumberdaya yang dimanfaatkan.

Tingkat

pemanfaatan dihitung dengan mempersenkan jumlah hasil tangkapan pada tahun tertentu terhadap nilai MSY (Maximum Sustainable Yield) (Astuti, 2005). Nilai tingkat pemanfaatan juga dapat digunakan untuk menduga secara umum apakah suatu lingkungan perairan masih dapat dioptimalkan atau telah melebihi batas upaya penangkapan (overfishing). TPc =

C x 100 % MSY

Keterangan:

...........................................…... (28)

TPc

= tingkat pemanfaatan (%)

C

= hasil tangkapan (ton)

MSY = Maximum Sustainable Yield (ton) Tingkat pengupayaan alat tangkap didapatkan setelah mengetahui tingkat upaya optimum. Tingkat pengupayaan dihitung dengan mempersenkan jumlah upaya penangkapan pada tahun tertentu terhadap nilai upaya penangkapan optimum. TPe =

f x 100 % f .opt

Keterangan:

…................................................ (29)

TPe

= tingkat pengupayaan (%)

f

= upaya penangkapan (trip)

fopt

= upaya penangkapan optimum (trip)

43

3.4.5 Pola musim penangkapan Pola musim penangkapan ikan dapat ditentukan berdasarkan data hasil tangkapan per upaya penangkapan (CPUE) bulanan pada kurun waktu tertentu (biasanya data pada kurun waktu lima tahun atau lebih). Penentuan pola musim penangkapan ini dilakukan melalui pendekatan analisis deret waktu (time series analysis), metode rata-rata bergerak (moving average) untuk penyusunan Indeks Musim Penangkapan Ikan (IMP) (Haluan, 2001). Penentuan pola musim penangkapan dengan metode rata-rata bergerak (moving average) mempunyai keuntungan yaitu dapat mengisolasi fluktuasi musiman sehingga dapat menentukan saat yang tepat untuk malaksanakan penangkapan ikan, dapat menghilangkan kecenderungan yang biasa dijumpai pada deret waktu (time series) dan perhitungannya yang sederhana tidak berbelit-belit. Kerugian penggunaan metode rata-rata bergerak adalah tidak dapat menghitung pola musim sampai pada tahun akhir data, makin banyak jumlah tahun yang digunakan maka makin banyak kekosongan terdapat pada permulaan dan akhir tahun (Dajan, 1983 yang diacu oleh Haluan, 2001). Berdasarkan

nilai

IMP

yang

diperoleh,

maka

dapat

diketahui

kecenderungan pola penangkapan yang terjadi sehingga ditentukan waktu/musim yang tepat untuk penangkapan ikan. Kriteria penentuan IMP yaitu dikatakan musim ikan (musim yang tepat untuk menangkap ikan) apabila nilai IMP di atas nilai IMP rata-rata bulanan dan dikatakan bukan musim ikan (musim yang kurang tepat untuk menangkap ikan) apabila nilai IMP di bawah nilai IMP rata-rata bulanan (Haluan, 2001). Informasi

mengenai

pola

musim

penangkapan

digunakan

untuk

menentukan waktu operasi penangkapan sehingga memperkecil resiko mengalami kerugian. Perhitungan pendugaan pola musim penangkapan menggunakan data hasil tangkapan per upaya penangkapan (CPUE) setiap bulan selama lima tahun terakhir dengan menggunakan pendekatan analisis deret waktu (time series analysis). Untuk menentukan pola musim penangkapan, selanjutnya digunakan metode rata-rata bergerak.

Langkah-langkahnya menurut Dajan (1983) yang

diacu oleh Haluan (2001) sebagai berikut:

44

1. Penentuan deret CPUE ......................…... (30)

CPUE = ni Keterangan : ni i

= CPUE urutan ke-i = 1, 2, 3, …., 60

2. Penentuan rata-rata bergerak CPUE selama 12 bulan (RG) RGi =

1  i 5    CPUEi  12  i i 6 

Keterangan : RGi i

…......................... (31)

= rata-rata bergerak 12 bulan urutan ke-i = 7, 8, …., n-5

3. Penyusunan rata-rata gerak terpusat (RGP) RGPi =

1  i1    RGi  2  ii 

…......................... (32)

Keterangan : RGPi = rata-rata bergerak CPUE terpusat ke-i RGi

= rata-rata bergerak 12 bulan urutan ke-i

i

= 7, 8, …., n-5

4. Perhitungan rasio rata-rata bulanan urutan ke-i (Rb) Rbi =

CPUEi RGPi

….......................... (33)

Keterangan : Rbi

= rasio rata-rata bulan urutan ke-i

CPUEi = CPUE urutan ke-i RGPi = rata-rata bergerak CPUE terpusat urutan ke-i i

= 7, 8, …., n-5

5. Rasio rata-rata tiap bulan Rasio =

CPUE …....................... (34) rata - rata bulanan selama 24 bulan

6. Menyusun nilai rata-rata dalam suatu matrik berukuran i x j yang disusun untuk setiap bulan selama periode waktu tersedia. Selanjutnya menghitung nilai total rasio rata-rata tiap bulan, kemudian menghitung rata-rata secara keseluruhan dan pola musim penangkapan. a. Rasio rata-rata untuk bulan ke-i (RBBi) RRBi =

1 n    Rbij  n  i 1 

…....................... (35)

45

Keterangan:

RBBi = rata-rata dari Rbij untuk bulan ke-i Rbij

= rasio rata-rata bulan dalam matrik urutan i x j

i

= 1, 2, …, 12

j

= 1, 2, 3, …, 12

b. Jumlah rasio rata-rata bulanan (JRBB) 12

JRBB =

 RRBi

…....................... (36)

i 1

c. Indeks Musim Penangkapan (IMP) Idealnya indeks rata-rata bulanan (JRBB) sama dengan 1200.

Namun

banyak faktor yang menyebabkan sehingga JRBB tidak selalu sama dengan 1200. Oleh karena itu, nilai rasio rata-rata bulanan harus dikoreksi dengan suatu nilai koreksi yang disebut dengan nilai faktor koreksi (FK). Rumus untuk memperoleh nilai faktor produksi adalah: FK =

1200 JRBB

…........................(37)

Indeks Musim Penangkapan (IMP) dihitung dengan menggunakan rumus : IMPi = RRBi x FK Keterangan:

IMPi = IMP bulan ke-i RRBi = rasio rata-rata bulan ke-i FK

= faktor koreksi

i

= 1, 2, 3, … 12

Asumsi yang digunakan: 1. Ikan yang didaratkan dihasilkan oleh satu jenis unit penangkapan; 2. Ikan yang tertangkap menyebar merata dan mempunyai kemampuan tertangkap yang sama; 3. Data hasil tangkapan per upaya penangkapan (CPUE) ikan yang diambil mencerminkan fluktuasi data hasil tangkapan.