3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1
Pemetaan Proses Penelitian
Secara ringkas, keseluruhan proses penelitian disertasi ini dipetakan dalam diagram yang dibangun berdasarkan prinsip input, proses dan output (Gambar 3). Input penelitian berupa tujuan penelitian yang diuraikan secara lebih detail. Untuk masing-masing tujuan dapat mempunyai satu atau lebih dari satu tolok ukur dan setiap tolok ukur akan terkait dengan jenis data yang dibutuhkan dan saling terkait antara tolok ukur yang satu dengan yang lain, dalam arti bahwa terjadi kemungkinan bahwa data atau informasi yang telah digunakan dalam tolok ukur yang satu akan digunakan kembali oleh tolok ukur lainnya. Proses berikutnya dilakukan dilakukan pengumpulan data berupa data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) untuk Kabupaten Kepulauan Sangihe maupun Provinsi Sulawesi Utara. Data PDRB yang dikumpulkan adalah data PDRB atas dasar harga yang berlaku (PDRB- ADHB), dan PDRB atas dasar harga konstan (PDRB-ADHK). Selain data PDRB, juga dikumpulkan data tentang produksi ikan menurut jenis ikan, jumlah trip melaut, harga ikan, harga bahan bakar minyak (BBM), olie, dan lain-lain. Data yang lain juga dikumpulkan adalah: jumlah penduduk, kegiatan pos Marore, perkembangan usaha pertanian, pemasukan bahan pokok dan lain-lain. Data mengenai persepsi masyarakat terhadap proses pembangunan di Kabupaten Kepulauan Sangihe diperoleh dari masyarakat dan tokoh masyarakat dalam bentuk opini atau apresiasi masyarakat. Pengumpulan data juga dilakukan melalui suatu diskusi yang mendalam berupa focus group discussion (FGD) yang dilakukan di Manado dan Tahuna.
UJUAN UMUM
Merumuskan natif kebijakan dan program gelolaan pulau- pulau kecil perbatasan basis geopolitik, daya dukung ekonomi dan
TUJUAN KHUSUS
INDIKATOR
DATA
METODE DAN TOOLS
O
Menganalisis dan mengevaluasi kinerja ekonomi Kepulauan Sangihe
Menganalisisis dan mengevaluasi komoditas unggulan Kepulauan Sangihe
Mengevaluasi dan menganalisis daya dukung ekonomi dan lingkungan SDA di Kepulauan Sangihe
Menganalisis dan mengevaluasi kondisi dan perkembangan wilayah perbatasan serta apresiasi masyarakat Menganalisis dan mengevaluasi peubah-peubah yang berpengaruh terhadap kegiatan perdagangan illegal
Perkembangan kinerja ekonomi Kepulauan Sangihe
PDRB Kepulauan Sangihe (ADHB dan ADHK), laju pertumbuhan, dll
Teridentifikasinya komoditas unggulan Kepulauan Sangihe berbasis SDA
Dirumuskannya pola pengembangan SDI berbasis kelestarian
MSY, MEY, discount rate, pengelolaan optimal
Teridentifikasinya kondisi dan apresiasi masyarakat P2K Perbatasan Kepulauan Sangihe
Primer & Sekunder: dokumen, surat penting, persepsi, sejarah, dll
Primer & sekunder: Dokumen, data dari penyelundup, non- penyelundup, data pengusaha
MICROSOFT EXCEL
Produksi SDI menurut jenis, alat tangkap, jumlah unit usaha, dll
Ternilainya tingkat depresiasi SDI
Teridentifikasinya peubah-peubah yang berpengaruh terhadap kegiatan perdagangan illegal
PDRB Sektor, Laju Pertumbuhan, strukutur, shift share, LQ, dll
CPUE, Discounte rate, CYP, depresiaisi, fungsi produksi, dll
MICROSOFT EXCEL,
MAPLE,
Analisis Isi, wacana, deskriptif,
Analisis rregresi logoistik
Gambar 3 Pemetaan proses penelitian kebijakan pengelolaan P2K perbatasan
MICROSOFT EXCEL,
MINITAB, EViews
38 Proses pengolahan data dilakukan untuk menghitung berapa permintaan wilayah luar Kepulauan Sangihe melalui metode location quotient (LQ) dan menganalisis perubahan- perubahan struktur ekonomi wilayah lokal dalam kaitannya dengan ekonomi wilayah acuan tertentu yang lebih besar melalui metode shift share. Selanjutnya diperoleh hasil tentang ekonomi basis yang mampu memenuhi kebutuhan sendiri dan mempunyai peluang dan kemampuan melaksanakan ekspor. Pengukuran untuk evaluasi perkembangan perikanan dilakukan melalui perhitungan catch per unit effort (CPUE), standardisasi effort, pendugaan parameter biologi, degradasi, discount rate, dengan metode Clarke, Yoshimoto dan Pooley atau dikenal dengan CYP (1992) serta MAPLE. Kajian ini menggambarkan daya dukung ekonomi dan lingkungan perairan di Kepulauan Sangihe. Sebagai daerah perbatasan, sering terjadi transaksi barang dan jasa antara masyarakat Kepulauan Sangihe dengan Filipina bagian selatan seperti masyarakat dari Pulau Balut, Pulau Saranggani, Glan, dan General Santos, yang secara tradisional telah terjadi berabad-abad yang lalu. Pernyataan kemerdekaan kedua negara menyebabkan terpisahnya hubungan yang secara tradisional telah dilakoni pada masa lalu, karena adanya aturan negara-negara yang bertetangga. Pembatasan aturan tersebut menyebabkan “tersumbatnya” berbagai aktivitas perdagangan masyarakat P2K perbatasan karena keterbatasan pasar akibat dibatasinya jumlah dan nilai yang dapat diperdagangkan yang berlaku sejak tahun 1957 sampai saat ini belum disesuaikan. Akibatnya terjadilah kegiatan perdagangan illegal yang disebut penyelundupan, untuk memenuhi kebutuhan hidup. Analisis ini dilakukan dengan regresi logistik yang akan memberikan masukan tentang kemungkinan perlakuan perdagangan yang khusus untuk daerah tersebut. Kombinasi kajian tersebut di atas menghasilkan implikasi kebijakan secara terpadu dengan kemampuan mengembangkan keunggulan geopolitik, geoekonomi dan geostrategik yang dipandu oleh daya dukung ekonomi dan daya dukung lingkungan. Keunggulan
39 geoekonomi adalah keunggulan untuk mengkombinasikan faktor ekonomi dan geografi dalam perdagangan internasional, sedangkan geostrategik adalah kombinasi antara faktor geopolitik (pengaruh faktor geografi, ekonomi dan demografi dalam politik luar negeri suatu Negara) dan strategi yang memberikan peran tertentu pada suatu kawasan geografi. Dalam bingkai inilah rumusan alternatif kebijakan dan program pengelolaan P2K perbatasan berbasis geopolitik, daya dukung ekonomi dan lingkungan Kepulauan Sangihe sebagai wilayah perbatasan dirumuskan. 3.2 Wilayah Penelitian Penelitian dilakukan pada bulan April 2007 sampai dengan bulan Desember 2009 (termasuk penulisan disertasi). Penelitian berlokasi di Kabupaten Kepulauan Sangihe Provinsi Sulawesi Utara (Gambar 4), meliputi: Kecamatan Tahuna (ibukota Kabupaten Kepulauan Sangihe), Kecamatan Tabukan Utara (Pulau Tinakareng, Bukide, Kawio, Matutuang, dan Pulau Marore), Kecamatan Kendahe (Pulau Kawaluso dan Pulau Lipang). Pertimbangannya adalah: (a) lokasi ini memiliki karakteristik sesuai dengan permasalahan yang akan diteliti yaitu suatu kawasan yang berbatasan dengan negara Filipina; (b) kawasan ini sering dijadikan transaksi perdagangan illegal antara masyarakat Filipina Selatan (terutama Pulau Saranggani, Pulau Balut, dan General Santos); (c) kawasan ini menjual beberapa komoditas hasil “selundupan” dari Filipina ke Indonesia dan sebaliknya; dan (d) khusus di Kecamatan Tahuna adalah lokasi pemerintahan Kabupaten Kepulauan Sangihe. Wilayah penelitian ini kemudian mengalami pemekaran yaitu Pulau Marore, Matutuang, dan Pulau Kawio, yang sebelumnya berada di Kecamatan Tabukan Utara, berganti menjadi Kabupaten Kepulauan Marore. Sedangkan wilayah penelitan yang lain masuk dalam Kecamatan Nusa Tabukan.
40 Gambar 4 Lokasi penelitian Kepulauan Sangihe
41 3.3
Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian dibatasi pada beberapa analisis yang diduga akan mempunyai kaitan erat dengan tujuan penelitian, yaitu: (1) analisis struktur dan pertumbuhan ekonomi Kabupaten Kepulauan Sangihe; (2) analisis komoditas unggulan; (3) analisis daya dukung perikanan tangkap; (4) enalisis ekonomi pengembangan perikanan tangkap; (5) rezim pengelolaan sumber daya perikanan; (6) analisis kondisi dan perkembangan serta apresiasi masyarakat P2K perbatasan dan (7) analisis terjadinya perdagangan illegal. Analisis struktur perekonomian dan pertumbuhan ekonomi Kabupaten Kepulauan Sangihe menggunakan data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga berlaku (ADHB) dan atas dasar harga konstan (ADHK). Analisis komoditas unggulan diniatkan pada ruang lingkup komoditas yang memiliki keunggulan komparatif melalui analisis location quotient (LQ) dan memiliki keunggulan kompetitif melalui analisis shift share. Analisis perikanan dilakukan untuk beberapa species tertentu terutama yang memiliki nilai ekonomis tinggi sesuai sarana produksi, usaha penangkapan, prasarana, unit pengolahan, unit pemasaran dan unit pembinaan. Dalam struktur ekonomi perikanan hanya akan mengukur harga output dan aspek peningkatan pendapatan nelayan. Analisis perdagangan illegal mengambil ruang lingkup perbedaan harga ikan dan karakteristik penduduk yang melakukan kegiatan illegal disebabkan berbagai keterbatasan yang ada. Selanjutnya dilakukan penelitian mengenai apresiasi masyarakat terhadap pengelolaan P2K perbatasan Kepulauan Sangihe. 3.4 Data dan Metode Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri atas data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang belum tersedia dan diperoleh dengan cara pengambilan langsung di lapangan. Pengambilan data primer berupa struktur biaya dari usaha penangkapan antar fleet serta pola usaha perikanan. Data ini merupakan data cross section yang diperoleh melalui survei dengan teknik purposive atau judgement sampling. Data struktur biaya dibagi dalam beberapa
42 kelas fleet yang kemudian dilakukan pembobotan untuk memperoleh rataan tertimbang (weighted average), sebagai berikut: n C w j c j (3.1) ji dimana bobot (weighted) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing atau
wj hj hj . Jumlah sampel (contoh) yang diambil didasarkan pada penentuan formula j
sebagaimana dijelaskan oleh Fauzi (2001), yaitu: NZ 2 (0,25) s (3.2) d 2 (N 1) Z 2 (0,25) dimana s adalah jumlah sampel yang diambil, N adalah jumlah populasi, Z adalah jumlah standar deviasi (dari tabel statistik), dan d adalah tingkat ketelitian (5 atau 10%). Penelitian ini juga memanfaatkan data sekunder yang runtun waktu (time series) yang meliputi data landing (produksi), input yang digunakan (effort), harga per unit output (harga ikan per kg), indeks harga konsumen (consumers price index), gross domestic regional product (PDRB). Data lainnya juga diambil berupa komponen sosial, ekonomi, dan budaya yang dikumpulkan dari berbagai instansi baik pusat, provinsi, kabupaten, kecamatan, dan desa Instansi yang terkait dalam pengumpulan data penelitian ini adalah: Departemen Kelautan dan Perikanan, Badan Pusat Statistik (BPS) Kabuoaten Sangihe, dan Dinas Kelautan dan Perikanan di Provinsi dan Kabupaten, serta Pemerintah Kecamatan serta Kelurahan/Desa. Metode pengumpulan data lainnya dilakukan dengan focus group discussion (FGD) yang merangkum pemikiran-pemikiran serta pilihan-pilihan kebijakan pengelolaan P2K perbatasan secara bersama-sama dengan stakeholder dalam kelompok kecil yang terarah terutama untuk memilih kebijakan dan program yang telah dikaji sebelum melalui berbagai metode yang digunakan. FGD dilakukan di Tahuna, dihadiri oleh Bupati Kepulauan Sangihe, Bappeda, dinas/instansi, Camat, Lurah/Desa, dan LSM.
43 Menurut Patton (2002) yang dikutip oleh Emzir (2010), terdapat tiga cara pengumpulan data dalam penelitian kualitatif, yaitu: wawancara, pengamatan, dan dokumen. Wawancara adalah pertanyaan terbuka dan teliti hasil tanggapan mendalam tentang pengalaman, persepsi, pendapat, perasaan, dan pengetahuan orang. Data ini terdiri kutipan yang sama dengan konteks yang cukup untuk diintepretasi. Pengamatan merupakan deskripsi kerja lapangan kegiatan, perilaku, tindakan percakapan, interkasi interpersonal, organisasi atau proses masyarakat, atau aspek lain dari pengalaman manusia yang diamati. Data ini terdiri dari catatan lapangan: deskripsi yang rinci, termasuk konteks dimana pengamatan dilakukan. Dokumen adalah bahan dan dokumen tertulis lainnya dari memorandum organisasi atau catatan program, publikasi dan laporan resmi, catatan harian pribadi, surat-surat dan tanggapan tertulis untuk survei terbuka. Data terdiri dari dokumen-dokumen yang diambil dengan cara mencatat dan mempertahankan konteks. Pada umunya studi kualitatif tidak menggunakan satu jenis data saja tetapi menggunakan berbagai variasi sumber data. 3.5 Metode Analisis Data 3.5.1 Analisis ekonomi basis (1) Analisis location quotient (LQ) Penelitian ini menggunakan nilai tambah bruto setiap sektor. Berdasarkan persamaan yang dikembangkan oleh Bendavid (1991) dapat ditulis kembali persamaan location quotient (LQ) sebagai berikut: (3.3) dimana LQ = Locatin Quotient subsektor di Kabupaten Kepulauan Sangihe; = Nilai tambah bruto subsektor i di Kabupaten Kepulauan Sangihe (rupiah); = PDRB di Kabupaten Kepulauan Sangihe (rupiah); = Nilai tambah bruto subsektor i di Provinsi Sulawesi Utara (rupiah); = PDRB Provinsi Sulawesi Utara (rupiah);
44 Kriteria pengukuran model location quotient (LQ) tersebut adalah: (1) Jika nilai LQ > 1, berarti sektor tersebut di Kabupaten Kepulauan Sangihe merupakan sektor basis, yang memberikan pengertian bahwa sektor tersebut mampu melayani pasar di dalam dan di luar Kabupaten Kepulauan Sangihe; (2) Jika nilai LQ = 1, berarti sektor tersebut hanya mampu melayani pasar di Kabupaten Kepulauan Sangihe saja atau belum mampu memasarkan hasil sektor tersebut ke daerah lain; dan (3) Jika LQ < 1, berarti sektor tersebut belum mampu melayani pasar di Kabupaten Kepulauan Sangihe sekaligus bukan merupakan sektor basis. (2) Faktor pengganda pada metode LQ Dengan asumsi bahwa wilayah melakukan kegiatan ekspor pada nilai LQ > 1, maka suatu kegiatan yang berdasarkan lapangan usaha yang melakukan ekspor dapat dihitung sebagai berikut: (3.4) Dimana adalah nilai atau juml;ah produk yang dapat menghasilkan ekspor (3) Analisis shift share Dalam menganalisis perubahan perekonomian Kabupaten Kepulauan Sangihe yang dibandingkan dengan perekonomian Sulawesi Utara digunakan model analisis shift share. Penggunaan data PDRB dengan harga konstan tahun 2000 adalah data PDRB tahun 2005 dan tahun 2009 baik untuk data Kabupaten Kepulauan Sangihe dan data untuk Sulawesi Utara. Menurut Setiono (2010), dari data tersebut dapat dirumuskan model aljabar analisis shift share sebagai berikut:
45 (3.5) Dimana = differential shift Dengan: ∆(E05-09)i
= Tingkat pertumbuhan PDRB sektor (i) di perekonomian Kabupaten Kepulauan Sangihe tahun 2005 sampai tahun 2009. = Jumlah PDRB di perekonomian Sulawesi Utara tahun 2009 = Jumlah PDRB di perekonomian Sulawesi Utara tahun 2005 = Jumlah PDRB di sektor (i) perekonomian Sulawesi Utara tahun 2009 = Jumlah PDRB di sektor (i) perekonomian Sulawesi Utara tahun 2005 = Jumlah PDRB di sektor (i) perkonomian Kepulauan Sangihe tahun 2009 = Jumlah PDRB di sektor (i) perkonomian Kepulauan Sangihe tahun 2005
Ref09 Ref05 E09i E05i Lok09i Lok05i 3.5.2 Evaluasi perkembangan perikanan tangkap (1) Data produksi perikanan Untuk menganalisis komponen biologi dalam penelitian perikanan, digunakan data time series produksi dan effort perikanan di lokasi penelitian selama periode tertentu (20 tahun data time series). Selanjutnya data yang tersedia masih bersifat agregat, maka dilakukan dekomposisi data untuk menentukan data produksi dan effort untuk jenis alat tertentu yang beroperasi di wilayah penelitian. Dekomposisi dilakukan dengan memilih alat tangkap dominan beroperasi di wilayah penelitian dengan target spesies. Untuk menghitung proporsi produksi terhadap alat tangkap digunakan formula: 1 m n 1 hit h = di mana:i = 1,2,....., n. (3.6) t=1 h1i + h1m
∏
46 Dengan diketahuinya proporsi ini, maka akan diketahui data disagregasi produksi ikan terhadap total alat tangkap. Proses dekomposisi untuk menentukan produksi ikan di suatu perairan dilakukan dengan perhitungan melalui persamaan berikut: (3.7) h = ij hit
1
hij ij = ∏ t=1 ∑ih m
n-1
(3.8)
Jadi hasil tangkapan spesies i oleh alat tangkap j pada periode t adalah sebagai berikut: 1 m hij n1 hijt * hit i1 hi
(3.9)
Sehingga total produksi perikanan yang akan dianalisis setelah dekomposisi adalah sebagai berikut:
hDi hijt
i
(3.10)
j
Teknik ini dimodifikasi dari teknik yang sama yang telah dilakukan oleh Watson et al. (2001) dan telah digunakan dalam penelitian oleh Anna (2003). Penjelasan dari keseluruhan proses persamaan di atas adalah sebagai berikut: jika dimisalkan bahwa catch dari spesies i oleh alat tangkap j pada periode t sebagai hijt adalah proporsional terhadap jumlah spesies i yang diproduksi secara total pada periode t. Untuk menentukan proporsi yang tepat, maka digunakan rataan geometrik antara rasio dari hasil tangkapan dari spesies i sebagaimana diperlihatkan pada persamaan (3.9) yang merupakan perjumlahan hasil tangkapan dari spesies i oleh seluruh alat tangkap j.
47 (2)
Standardisasi effort
Alat tangkap yang digunakan di sekitar perairan Kepulauan Sangihe cukup beragam, sehingga diperlukan suatu pendekataan kesetaraan dalam mengukur tingkat upaya yang dilakukan. Oleh karena itu dilakukan standardisasi tingkat upaya (effort) antar alat tangkap yang ada yang mengacu pada teknik standardisasi yang dikembangkan oleh King (1985) yang dikutip oleh Anna (2003), yang menyebutkan bahwa effort dari alat tangkap yang distandardisasi (E) dikalikan dengan jumlah fishing days (D), berbanding lurus dengan nilai fishing power
sedangkan nilai fishing power didefinisikan sebagai perbandingan jumlah produksi per alat tangkap yang distandardisasi (U) dengan jumlah produksi per alat tangkap menjadi standar
U std , dengan formula sebagai berikut:
U it D , dimana it it it (3.11) Eit U std
Dimana: Eit = Tingkat upaya (effort) dari alat tangkap i pada waktu t yang distandardisasi Dit = Jumlah hari melaut (fishing days) dari alat tangkap i pada waktu t.
it U it U std
= Nilai kekuatan menangkap (fishing power) dari alat tangkap i pada waktu t. = Jumlah produksi per alat tangkap (catch per unit effort, CPUE) dari alat tangkap i pada waktu t. = Jumlah produksi per alat tangkap (catch per unit effort, CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan sebagai basis standar.
Untuk memperoleh nilai upaya, maka seluruh unit effort distandardisasi berdasarkan alat tangkap yang dominan digunakan serta memiliki proporsi produksi yang relatif lebih tinggi dari alat tangkap lainnya. (3) Produktivitas hasil tangkapan Produktivitas adalah kemampuan untuk menghasilkan sesuatu. Produktivitas hasil tangkapan dihitung dengan menggunakan perbandingan total catch terhadap total fishing effort. Rumus yang digunakan dalam menghitung nilai CPUE (Guland 1983), adalah:
48 (3.12) Di mana:
(4)
= Hasil tangkapan per upaya penangkapan ikan pada tahun ke i (ton/trip) = Hasil tangkapan pada tahun ke i (ton) = Upayan penangkapan ikan pada tahun ke i (trip) Pendugaan parameter biologi
Parameter biologi yang diduga dalam penelitian ini meliputi r adalah pertumbuhan intrinsik (alami), q adalah koefisien kemampuan penangkapan dan K adalah daya dukung lingkungan (carrying capacity). Nilai r, q dan K pada dasarnya telah dikaji dalam Bab 2 melalui persamaan (2.22) yang dikembangkan oleh CYP (1992) dan ditulis kembali sebagai berikut: 2r ( 2 r) q (3.13) ln(qK ) ln(U t1 ) ln(U t ) (Et Et1) ) 2 r (2 r) (2 r) Untuk memecahkan persamaan (3.13) tersebut dimulai dengan memisalkan 2r lnqK a 2 r
(3.14)
2 r b 2 r 1
q
2 r
(3.15) (3.16)
b2
Sehingga persamaan (3.13) dapat disederhanakan sebagai berikut: lnUt1 a b1 lnUt b2 Et Et1
(3.17)
Koefisien penduga a, b1 dan b2 dapat dihitung dengan menggunakan teknik ordinary least square (OLS). Pemecahan OLS dilakukan dengan menggunakan perangkat komputer dengan
49
metode excel. Data yang digunakan adalah data runtun waktu (time series) selama kurang lebih 20 tahun. Selanjutnya parameter r, q dan K dapat diperoleh dari persamaan (3.14), (3.15) dan persamaan (3.16). Jenis alat tangkap yang dianalisis mengikuti standardisasi jenis alat yang optimal digunakan. Oleh karenanya untuk memperoleh nilai unit upaya yang benar, seluruh unit (effort) distandardisasi berdasarkan purse seine base. (5) Pendugaan produksi lestari Terdapat dua bentuk model fungsional untuk menggambarkan stok biomas, yaitu bentuk Logistik dan bentuk Gompertz, sebagaimana persamaan dibawah ini: dX t Bentuk Logistik: (3.18) rX t 1 X t K H t dt dX t Bentuk Gompertz: (3.19) rx ln(K / X t ) Ht dt
Dimana r adalah laju pertumbuhan intrinsik, K adalah daya dukung lingkungan. Bentuk fungsional Logistik adalah simetris, sementara bentuk Gompertz tidak. Diasumsikan bahwa laju penangkapan linear terhadap biomas dan effort sebagaimana ditulis sebagai berikut: H t qEt X t (3.20) dimana q adalah koefisien kemampuan penangkapan dan Et adalah upaya penangkapan. Dengan mengasumsikan kondisi keseimbangan maka kurva tangkapan-upaya lestari (yield-effort curve) dari kedua fungsi di atas dapat ditulis sebagai berikut: 2 q K 2 E Logistik : Ht qKEt r (3.21) qE Gompertz : H t qKEt exp r
50 Estimasi parameter r, K dan q untuk persamaan yield-effort dari kedua model di atas (Logistik dan Gompertz) melibatkan teknik non-linear. Nilai parameter r, q dan K kemudian disubsitusikan ke dalam persamaan (3.19) baik dalam bentuk Logistik maupun dalam bentuk Gompertz. (6) Pendugaan parameter degradasi Tingkat degradasi untuk SDI dilakukan dengan pendataan input/effort dan hasil tangkapan dari ikan yang tertera dalam data series. Dari kedua data tersebut dapat dihitung pendugaan stok dan panen lestari (sustainable yield), kemudian dengan membandingkan kondisi ekstraksi aktual dan sustainable dengan analisis trend dan contrast akan dapat diketahui laju degradasi. Dalam penelitian ini, fungsi degradasi sumber daya perikanan dihitung berdasarkan formula Anna (2003) yang dimodifikasi dari Amman dan Duraiappah (2001), sebagai berikut: 1 (3.22) t hst 1 e hat
Di mana t adalah koefisien atau tingkat degradasi pada periode t, hst adalah produksi lestari pada periode t, dan hat adalah produksi aktual dalam periode t. (7) Analisis struktur biaya Struktur biaya merupakan data komponen ekonomi yang sangat penting dalam penelitian ini yang menyangkut struktur biaya dari penggunaan alat tangkap pada waktu operasi penangkapan dengan menggunakan data cross section. Data cross section diperoleh dari responden untuk masing-masing alat tangkap. Biaya per unit standard effort dari grup ikan masing-masing alat tangkap tersebut. Biaya per unit standardisasi effort dari grup ikan yang digunakan dalam analisis disesuaikan dengan indeks harga konsumen ikan segar tahunan dari
51 Badan Pusat Statistik untuk menghasilkan biaya series selama tahun pengamatan. Secara matematis, biaya per unit effort standard dapat ditulis sebagai berikut: 1 n (3.23) t1 CPt n TC hit Cet 1 i i1 h h h 100 n E i j k i1 i
Di mana:
Cet = biaya per unit standardized effort pada periode t. TCi = biaya total untuk alat tangkap i untuk i = 1, 2, 3, ......m Ei = total standardized effort untuk alat tangkap i hit = produksi alat tangkap i pada periode t.
h h .... h = total produksi ikan yang dianalisis untuk seluruh alat tangkap i
j
m
N= jumlah alat tangkap CPIt = indeks harga konsumen pada peride t. (8) Pendugaan fungsi permintaan Parameter ekonomi yang diperlukan dalam penelitian ini juga menyangkut harga. Parameter harga output diperoleh dengan cara mengkonversi harga nominal per satuan ikan yang ditangkap (ex-vessel price) ke dalam harga riil dengan cara menyesuaikannya dengan indeks harga konsumen. Artinya, nilai yang diperoleh dari survai ataupun data sekunder harus dikonversi ke pengukuran riil, dengan cara menyesuaikan dengan Indeks Harga Konsumen (IHK), sehingga pengaruh inflasi dapat dieliminir. Jadi harga nominal pada periode t bisa dikonversi dengan harga riil. Pendugaan parameter harga dilakukan dengan: 1 m t1 Pt Pi ...Pj
CP
Di mana Pt = harga ikan pada periode t dan Pi ..... Pj adalah harga jenis ikan i sampai j (sangat tergantung dari beberapa jenis ikan), m dan n adalah tahun yang dijadikan basis perhitungan
52 rataan geometrik. Rataan ini kemudian digunakan untuk mengestimasi harga tahunan selama pengamatan. (9) Pendugaan discount rate Untuk menentukan nilai discount rate pemanenan SDI dalam suatu penelitian digunakan real discount rate dengan pendekatan Ramsey. Dalam pendekatan ini teknik yang digunakan adalah yang dikembangkan oleh Kula (1984) dan teknik ini telah dilakukan atau diadopsi oleh beberapa peneliti. Kula (1984) mengembangkan teknik ini dengan menggunakan formula yang sama dengan formula yang dikembangkan oleh Ramsey. Real discount rate (r) Kula didefinisikan sebagai: r g
(3.25)
Dimana: r = pure time preference konsumsi SDA, yang didasarkan kepada nominal discount rate; = elastisitas pendapatan terhadap ekstraksi SDI; dan g = laju pertumbuhan ekonomi karena ekstraksi SDA. Kemudian laju pertumbuhan ekonomi yang diakibatkan oleh ekstraksi SDI dihitung dari laju konsumsi sumber daya perikanan yang didekati dengan PDRB perikanan, dengan perhitungan melalui formula: (3.26) ln Ct a0 at ln t
Di mana Ct adalah PDRB perikanan di lokasi penelitian pada tahun ke t, sehingga derivate persamaan di atas dapat diperoleh nilai elastisitas konsumsi sumber daya alam yaitu: ln Ct (3.27) a1 ln t yang kemudian secara matematis dapat ditulis sebagai berikut:
C C
t g
53
(3.28)
t Mengikuti teknik Brent yang dikutip oleh Anna (2003), dengan menggunakan standar elastisitas pendapatan terhadap konsumsi sumber daya alam sebesar 1, dan menggunakan nilai discount rate saat ini dari Ramsey sebesar 15%, maka diperoleh nilai real discount rate sebagai berikut: (3.29) r marketdiscount rate 1(g)
(10)
Pendugaan nilai depresiasi
Untuk menilai depresiasi SDI jenis ikan yang dianalisis digunakan metode present value. Artinya bahwa seluruh rente yang akan datang (future value of rent) yang diharapkan dihasilkan dari SDI dihitung dengan nilai masa sekarang (present value). Perhitungan depresiasi dalam penelitian ini menggunakan dua nilai discount rate yang berbeda yaitu market discount rate 15% dan real discount rate dari persamaan (3.29). Hasil estimasi biofisik dan ekonomi yang telah dilakukan dalam kajian sebelumnya digunakan untuk menghitung depresiasi SDI. Nilai rente yang dihitung adalah nilai selisih antara penerimaan total (total revenue) dikurangi dengan total biaya (total cost) pemanfaatan SDI, yang dinotasikan sebagai berikut (Fauzi dan Anna 2005): (3.30) Dimana = Rente SDI = Tingkat upaya = Biaya per unit effort t = Periode waktu U(h) = Utilitas (manfaat) yang dihasilkan dari SDI = Tangkapan lestari
54 Selanjutnya jika diasumsikan bahwa per input adalah konstan, maka present value dari rente perikanan pada periode tidak terbatas (t=0 sampai tak terhingga) adalah sebagai berikut: t tV (3.31) Dimana adalah nilai discount rate, dan dalam studi ini dilakukan dua skenario perhitungan depresiasi, yaitu dengan mengunakan dua nilai discount rate yang berbeda, yaitu social discount rate dan nominal market discount rate. Perubahan present value dari SDI antara periode (t – 1) dan (t), menyebabkan nilai bersih perubahan dalam stok SDI terdepresiasi dengan asumsi bahwa kurva permintaan bersifat elastis. Untuk perhitungan laju depresiasi pada dasarnya sama dengan laju degradasi, hanya menggunakan parameter-parameter ekonomi, sebagai berikut: (3.32) Dimana dan ) (11) Pendugaan pengelolaan tingkat maksimum secara ekonomi Sumber daya perikanan merupakan aset kapital yang dalam pengelolaannya harus dikelola secara optimal juga memerlukan kapital. Pada pendekatan kapital, biaya korbanan (opportunity cost) untuk mengelola SDI pada saat ini dihitung melalui rente ekonomi optimal (optimal rent) yang seharusnya diperoleh dari SDI apabila dikelola secara optimal. Dalam kondisi aktual, jarang sekali terjadi pemanfaatan pada effort yang optimal, padahal dengan melakukan pemanfaatan pada tingkat optimal inilah maka perikanan tangkap akan lestari. Menurut Hartwick (1990), pengetahuan mengenai perbedaan antara tingkat tangkapan dan upaya aktual dan optimal sangat diperlukan bagi penentu kebijakan, untuk menyesuaikan kebijakan tangkap agar dapat meminimalisasi opprotunity cost dalam bentuk ekonomi optimal yang lestari, yang hilang karena memanfaatkan SDI pada tingkat saat ini.
55 Pemanfaatan optimal dari SDI sepanjang waktu, pada dasarnya dapat diketahui dengan menggunakan teori kapital ekonomi sumber daya yang dikembangkan oleh Clark dan Munro (1975), dimana manfaat sumber daya perikanan sepanjang waktu adalah sebagai berikut: (3.33) Dengan kendala: Kemudian dengan memberlakukan Pontryagin Maximum Principle dan mendefinisikan current value Hamiltonian sebagai: H = (x, h) + (F(x)-h(x,E)) (3..34) Dimana adalah current value shadow price. Akan diperoleh Modified Golden Rule sebagai berikut: F (x, h) / x (3.35) x (x, h) / h
Dimana F (xt ) adalah pertumbuhan alami dari stok ikan, (x, h) / x adalah rente marjinal akibat perubahan biomass, (x, h) / h adalah rente terjadi akibat perubahan produksi. Parameter biologi dan ekonomi ditentukan oleh besaran cost per unit effort (c), p adalah harga F / x F ' (x) adalah ikan, adalah discount rate dan q adalah koefisien penangkapan.
produktivitas marjinal dari biomas yang merupakan turunan pertama dari F(x) terhadap x. Persamaan ini menghasilkan tingkat biomas (x) yang optimal yang dapat digunakan untuk menghitung tingkat tangkapan dan upaya yang optimal. Dengan menggunakan fungsi biologi
56 Gompertz dalam persamaan (3.21), diperoleh nilai optimal dari SDI melalui persamaan sebagai berikut: cr ln(k / x) (3.36) r ln(k / x) r 0 x( pqx c) Persamaaan di atas menghasilkan tingkat biomas atau x* yang optimal sehingga dapat diketahui tingkat tangkapan dan upaya optimal. Sehingga dapat diketahui rente SDI yang merupakan hasil dari perkalian antara harga produk ikan dengan tangkapan optimal dikurangi biaya dan tingkat upaya yang optimal atau: (3.37) (12) Rezim pengelolaan sumber daya perikanan Pendekatan untuk mengetahui keseimbangan dalam akses terbuka (open access) dan terkendali dilakukan dengan analitik optimasi statik yang pendekatannya diacu dalam dari Fauzi (2004), dengan menggunakan parameter biologi dan parameter ekonomi yang dipeproleh sebelumnya. Dengan asumsi dalam kondisi keseimbangan (lestari) di mana h = F (x), maka rente ekonomi lestari (sustainable rent) didefinisikan sebagai fungsi dari biomas dalam bentuk: (3.38) Dengan menggunakan model pertumbuhan logistik, rente ekonomi lestari secara eksplisit dapat ditulis menjadi: (3.39) Sehingga maksimisasi keuntungan static diperoleh dengan menurunkan persamaan di atas terhadap x, sehingga diperoleh:
57 (3.40) Persamaan (3.39) di atas dapat dipecahkan untuk menentukan tingkat biomas yang optimal yakni sebesar: (3.41) Dengan diketahui nilai optimal biomas tersebut, nilai ini dapat disubsitusikan kembali ke fungsi produksi untuk memperoleh nilai tangkap optimal dan upaya optimal. Dengan substisusi aljabar sederhana diperoleh nilai tangkap optimal dan upaya optimal sebesar: (3.42) (3.43) Nilai dan inilah dalam formula tersebut di atas disebut sebagai tingkat upaya pada konidisi maximum economic yield (MEY). Melalui teknik regresi sederhana atau ordinary least square (OLS), parameter-parameter biologi seperti r, q, dan K dapat diketahui dengan langsung sehingga dengan menggabungkannya dengan parameter ekonomi ( p dan c), nilai optimal biomas, tangkap dan upaya serta rente ekonomi dapat diktehui. Untuk menghitung tingkat upaya yang optimal dalam kondisi akses terbuka dapat dilakukan dengan menghitung rente ekonomi yang hilang (dissipated) di mana: (3.44) Sehingga nilai biomas optimal pada akses terbuka
dapat ditentukan sebesar:
(3.45)
58 Dengan demikian tingkat produksi dan upaya optimal pada kondisi akses terbuka dapat dihitung melalui subsitusi aljabar, sebagai berikut: (3.46) (3.47) 3.5.3
Analisis data kualitatif
Analisis data kualitatif dilakukan apabila data empiris yang diperoleh adalah data kualitatif berupa kumpulan berwujud kata-kata dan bukan rangkaian angka serta tidak dapat disusun dalam kategori-kategori/struktur klasifikasi. Data (dalam bentuk kata-kata) yang telah dikumpulkan melalui FGD, disusun kembali dalam teks yang diperluas dan tidak menggunakan perhitungan matematis atau statistika sebagai alat bantu analisis (Silalahi 2009). Data kualitatif dianalisis dengan model reduksi data, data display, analisis etnografi, dan analisis isi. Analisis reduksi data merujuk pada proses pemilihan, pemokusan, penyederhaan, abstraksi, dan pentransformasian “data mentah” yang terjadi dari lapangan tertulis. Model display yang sering dilakukan adalah data kualitatif dibuat berupa teks naratif, yang dapat ditarik kesimpulan atau verifikasi kesimpulan. Model etnografi adalah model untuk mengumpulkan catatan-catatan untuk menemukan pola budaya setempat dan biasanya dilanjutkan dengan analisis taksonomi. Model analisis isi merupakan suau analisis mendalam yang dapat menggunakan teknik kuantitatif maupun teknik kualitatif terhadap pesan-pesan dengan menggunakan metode ilmian yang tidak terbatas pada jenis variabel yang dapat diukur atau konteks tempat pesan-pesan itu diciptakan atau disajikan. Obyek analisis isi (kualitatif) dapat berupa semua jenis komunikasi yang direkam dan tidak hanya menganalisis isi materi yang kelihatan tetapi juga menganalisis bagian yang “tersembunyi”. Menurut Kripprndroff (1969) yang dikutip oleh Emzir (2010) analisis isi sebagai penggunaan metode yang replikabel dan valid untuk membuat inferensi- inferensi khusus dari teks pada pernyataan-pernyataan lain atau properti-properti dari sumbernya.
59 3.5.4
Analisis logit
Model logit (logistic regression) adalah model regresi yang digunakan untuk menganalisis peubah terikat dengan kemungkinan di antara 0 dan 1. Model logit dalam penelitian ini menggunakan data individu yang agak mirip dengan model regresi OLS dengan data silang. Model yang digunakan dalam analisis logit adalah: (3.48) Dimana p adalah probabilitas seseorang memilih nilai peubah terikat 1. Rumus untuk menghitung p akan ditunjukkan dengan hasil hitungan, dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: (3.49) Analisis perdagangan illegal di kawasan Filipina bagian selatan dan P2K perbatasan digunakan dengan analisis logit dengan menggunakan program Eviews (Winarno 2009). Uji yang digunakan untuk menguji parameter-parameter hasil analisis logit digunakan Likelihood Ratio (LR) dan uji Wald. Uji Likelihood Ratio (LR) digunakan untuk menguji pengaruh semua variabel penjelas yang mengikuti distribusi Chi Square ( 2 ). Hipotesa yang digunakan adalah : H0 :β1 = β2 = …=βk = 0 H1 : Paling tidak terdapat satu βk ≠ 0 Uji statistik untuk Likelihood Ratio ini dihitung dengan menggunakan formula dibawah ini : L contrained (3.50) 2 2 ln 2 j L unconstrained atau
2 2 ln L constrained ln L unconstrained 2 j
(3.51)
60 Dimana L (constrained) adalah Likelihood dengan variabel independen tertentu, dan L (unconstrained) adalah Likelihood tanpa variabel independen tertentu. Karena uji statistik ini mengikuti distribusi chi – square dimana derajat bebasnya adalah banyaknya parameter dalam model, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah H0 diterima jika uji LR 2 Formula logit model : (3.52) Dimana Pdd : Variabel ini dihitung sejak SD = 6 tahun, SMP = 9 tahun, dan SMA=12 tahun Tangkel : Variabel dinyatakan dalam jumlah tanggungan keluarga saat dilakukan wawancara dengan responden Umur : Variabel ordinal yang sesuai dengan nilai pada saat dilakukan wawancara dan bila lebih enam bulan dihitung dalam waktu satu tahun Awas : Variabel dummy binary lemahnya pengawasan di wilayah perbatasan, diberi nilai 1 jika pengawasan di wilayah perbatasan lemah, 0 jika baik Koop : Variabel dummy binary kooperatif petugas Filipina, diberi nilai 1 jika petugas tersebut kooperatif dalam meloloskan barang iliegal, 0 jika tidak. Ikan : Variabel disparitas harga ikan Tuna di Tahuna (Indonesia) dan di Gensan (Filipina) (dalam ribu rupiah) Mklp : Variabel disparitas harga minyak Kelapa di Tahuna (Indonesia) dan di Gensan (Filipina) (dalam ribu rupiah) Pemecahan analisis logit ini dilakukan dengan menggunakan perangkat komputer dan tools yang digunakan adalah program EViews versi 0.7.
