Proceeding Call for Paper – SNFT UMSIDA 2013
MEMBANGUN INVESTASI JARINGAN PELABUHAN IKAN JAWA TIMUR Edi Widodo Program Studi Teknik Mesin, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
[email protected] Hindarto Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
[email protected]
ABSTRAK Upaya penangkapan yang terkontrol dan direncanakan, diperlukan dalam mengantisipasi pemanfaatan potensi sumber daya yang berlebihan, yang dapat berakibat merugikan keberlangsungan kelestarian sumber daya perikanan. Dengan pengembangan konsep jaringan antar pelabuhan-pelabuhan perikanan, pencapaian target penangkapan pelabuhan perikanan, dapat diperoleh dengan tetap mempertimbangkan potensi lestari perikanan (Maximum Sustainable Yield/MSY), serta potensi yang ada pada pelabuhan, meliputi jumlah dan jenis kapal ikan yang beroperasi, ketersediaan logistik operasi penangkapan, dan dermaga serta kolam labuh yang dimiliki pelabuhan. Hasil pemodelan optimasi jaringan lima pelabuhan perikanan, yaitu pelabuhan Bulu, pelabuhan Brondong, pelabuhan Mayangan, pelabuhan Lekok dan pelabuhan Paiton, menunjukkan hasil tangkapan optimal dapat diperoleh dengan tetap mempertimbangkan potensi lestari perikanan, yaitu sebesar 49,3 juta kg, nilai ini tidak lebih dari nilai MSY 52,6 juta kg/tahun, dan upaya penangkapan sebanyak 79,7 ribu trip, nilai ini juga tidak lebih dari maksimal upaya penangkapan optimum 102,5 ribu trip/tahun. Dari hasil optimasi penangkapan, selanjutnya dapat dihitung kebutuhan dermaga dan kolam pelabuhan dengan berdasarkan pada jumlah kapal optimal pada masing-masing pelabuhan. Dari lima pelabuhan perikanan yang diteliti, didapatkan kebutuhan pembangunan dermaga adalah 777,89 m dengan total investasi 21,8 milyar rupiah sedangkan kebutuhan kolam pelabuhan adalah 22.509,7 m2 dengan investasi 6,8 milyar rupiah. Kata kunci: Optimasi, jaringan pelabuhan ikan
1. PENDAHULUAN Implementasi fungsi pelabuhan perikanan diwujudkan telah dioperasionalkanya seluruh sumber daya yang ada [1]. Pengembangan konsep jaringan antar pelabuhan-pelabuhan perikanan dimaksudkan untuk mendapat hasil optimal pemanfaatan sumberdaya perikanan laut. Pencapaian target penangkapan pelabuhan perikanan dapat diperoleh dengan tetap mempertimbangkan maksimal potensi lestari perikanan (Maximum Sustainable Yield/MSY), serta potensi yang ada pada pelabuhan, meliputi jumlah dan jenis kapal ikan yang beroperasi, ketersediaan logistik operasi penangkapan, dermaga serta kolam labuh yang dimiliki pelabuhan. Faktor utama yang mendukung pengembangan usaha perikanan khususnya pada kegiatan penangkapan ikan adalah dengan tersedianya prasarana pelabuhan perikanan. [2]. Pembangunan jaringan pelabuhan diharapkan dapat meningkatkan efektifitas perannya sebagai pelakut utama industri[3], khususnya dalam sector perikanan. Pemodelan optimasi jaringan pelabuhan-pelabuhan perikanan, diharapkan dapat memberikan nilai optimal hasil tangkapan yang dapat diperoleh dengan tetap mempertimbangkan potensi lestari perikanan. Dari hasil optimasi penangkapan,dihitung kebutuhan dermaga dan kolam pelabuhan yang berdasarkan pada jumlah kapal optimal pada masing-masing pelabuhan. Dengan menghitung satuan nilai investasi dermaga dan kolam pelabuhan serta fasilitasfasilitas pelabuhan maka dapat ditentukan nilai investasi optimal pelabuhan-pelabuhan perikanan Jawa Timur. Berdasarkan masalah-masalah yang dikemukakan di atas permasalahan yang ada adalah bagaimana menyusun manajemen perencanaan pembangunan pelabuhan-pelabuhan perikanan Jawa Timur dalam sebuah sistem (jaringan) sehingga mampu meningkatkan peran pelabuhan dalam meningkatkan efektivitas dan produktivitas produksi ikan. Penelitian ini dibuat dengan maksud untuk menganalisa dan menentukan skenario pengembangan pelabuhan perikanan di Jawa Timur. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah : 1. Membuat model optimasi jaringan pelabuhan perikanan dari empat pelabuhan yaitu pelabuhan Bulu, pelabuhan Brondong, pelabuhan Mayangan, pelabuhan Lekok dan pelabuhan Paiton. 2. Mencari nilai optimal pencapaian hasil tangkapan dari lima pelabuhan yang diteliti. 3. Mencari nilai optimal pemanfaatan potensi lestari (MSY) dari daerah tangkapan, yang tidak melebihi daya pulih yang diizinkan. 4. Mencari nilai minimal kebutuhan dermaga dan kolam pelabuhan serta nilai investasi yang dibutuhkan . 5. Menentukan jumlah kapal penangkapan ikan yang optimal dari masing-masing pelabuhan sesuai dengan jenisnya.
23
Proceeding Call for Paper – SNFT UMSIDA 2013 2. ISI 2.1 Pendugaan Parameter Biologi Pemanfaatan ikan-ikan yang menjadi target penangkapan dilakukan dengan lima jenis alat tangkap, sehingga perlu dilakukan standarisasi sebelum melakukan perhitungan pendugaan potensi sumberdaya. Standarisasi dilakukan berdasarkan produksi hasil tangkapan (catch) dan upaya penangkapan (effort) setiap jenis alat tangkap[4], untuk mendapatkan produktivitasnya setiap tahun, dipergunakan persamaan:
Pat =
C at E at
Dimana : P at = produktivitas alat tangkap a pada periode t (kg/trip) C at = hasil tangkapan alat tangkap a pada periode t (kg) E at = upaya penangkapan alat tangkap a pada periode t (trip) Alat tangkap yang menjadi standar adalah alat tangkap yang memiliki produktivitas penangkapan rata-rata paling tinggi. Kemampuan penangkapan atau fishing power index (FPI) dihitung dengan membandingkan produktivitas penangkapan masing-masing alat tangkap terhadap produktivitas alat tangkap standar.
FPI =
Pat Pat ( s tan dar )
Standarisasi akan menghasilkan nilai tangkapan gabungan, total effort standar, dan CPUE standard yang akan digunakan dalam menghitung parameter biologi. Nilai tangkapan gabungan merupakan total hasil tangkapan (catch) pada waktu yang sama oleh semua alat tangkap, nilai total effort standard diperoleh dari total nilai masing-masing effort sebelum standarisasi dikalikan dengan FPI-nya, dan nilai CPUE standar diperoleh dari nilai tangkapan gabungan dibagi dengan total effort standard. Pendugaan parameter biologi ini dilakukan menggunakan metode surplus produksi, yang digunakan untuk menghitung potensi lestari (MSY) dan upaya optimum dengan cara menganalisa hubungan upaya tangkap (E) dengan hasil tangkap per unit upaya tangkap (CPUE) pada suatu perairan dengan data time series. Data yang digunakan berupa data hasil tangkap (catch) dan upaya tangkap (effort). Menurut Schaefer[5],hubungan hasil tangkap (catch) dengan upaya tangkap (effort) adalah:
C = aE + bE 2 Dimana : a = intercept b = slope C = total hasil tangkapan E = total upaya penangkapan Sedangkan hubungan CPUE dengan upaya tangkap adalah:
CPUE = a + bE
Upaya tangkap optimum dihitung dengan menurunkan persamaan 3 terhadap upaya tangkap;
dC = a + 2bE dE 0 = a + 2bE − 2bE = a E opt = −
a 2b
Dimana E opt = upaya pengkapan optimum Penghitungan nilai MSY dilakukan dengan memasukkan persamaan 5 ke dalam persamaan 3 sehingga diperoleh kondisi MSY: C msy = −
a2 4b
Dimana C MSY = total hasil tangkapan pada kondisi lestari maksimum 2.2 Penyusunan Model Optimasi Model optimasi disusun dengan riset operasi, dalam pendekatan pengambilan keputusan, yang bertujuan menentukan penggunaan terbaik dari sumber daya yang terbatas [6]. Target optimasi adalah mengoptimalkan jumlah tangkapan pada 24
Proceeding Call for Paper – SNFT UMSIDA 2013 masing-masing pelabuhan dengan jumlah kapal yang sesuai dengan meminimalkan kebutuhan dermaga dan kolam pelabuhan untuk melayani kapal-kapal penangkap ikan. a. Perumusan model Matematika 1. Langkah pertamadilakukan dengan menggunakan model optimasi LP/ Linear Programming untuk mendapatkan hasil tangkapan maksimal pada masing-masing pelabuhan. 2. Kemudian langkah kedua dengan Integer Linear Goal Programming, dengan tiga fungsi tujuan: memaksimalkan hasil tangkapan pelabuhan, memaksimalkan pemanfaatan potensi lestari (MSY), dan meminimasi kebutuhan dermaga dan kolam pelabuhan perikanan. b. Variabel Keputusan Keputusan pada masalah ini adalah berapa jumlah kapal yang dibutuhkan pada masing-masing pelabuhan. Bentuk variabel keputusan adalah bilangan bulat (integer). Untuk model matematik yang berupa matrik penentuan jumlah kapal dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 1 Variable keputusan Kapal Pelabuhan j-1 J-2 X1,1 X1,2 i-1 X2,1 X2,2 i-2 X3,1 X3,2 i-3 X4,1 X4,2 i-4 X5,1 X5,2 i-5
j-3 X1,3 X2,3 X3,3 X4,3 X5,3
j-4 X1,4 X2,4 X3,4 X4,4 X5,4
j-5 X1,5 X2,5 X3,5 X4,5 X5,5
X i,j = jumlah kapal jenis j yang dioperasikan pada pelabuhan i. Untuk I = 1, pelabuhan Bulu i = 2, pelabuhan Brondong i = 3, pelabuhan Mayangan i = 4, pelabuhan Lekok i = 5, pelabuhan Paiton j = 1, kapal Dogol j = 2, kapal Purse seine j = 3, kapal Jaring insang j = 4, kapal Payang j = 5, kapal Rawai c. Fungsi Tujuan Untuk memaksimalkan jumlah tangkapan ikan yang bisa diperoleh masing-masing pelabuhan, maka formulasi fungsi tujuan dari linear programming adalah sebagai berikut: Maks Z =
5
5
i
j
∑ ∑ c .f.X ij
ij
∀ i = 1,…,5 j = 1,…,5 = Hasil tangkap pada pelabuhan i untuk alat tangkap jenis j (kg) c ij Ci = maksimal hasil tangkapan ikan pada pelabuhan i. (kg), untuk i =1,..,5 f = frekuensi penangkapan selama satu tahun (trip) Xi,j = kapal ikan pada pelabuhan i untuk jenis kapal j (unit). Untuk i = 1,..,5 dan j = 1,..,5 d. Penetapan Fungsi Kendala Kendala yang menjadi pembatas dalam upaya pencapaian tujuan pengelolaan sumberdaya perikanan tangkap dari model LP yang dibangun adalah : 1. Kendala effort optimum (E opt ) merupakan batas maksimum upaya penangkapan ikan: upb.f.X i2 + upb.fX i5 ≤ UPB upk. f.X i2 + upk.f.X i4 ≤ UPK ud.f.X i1 + ud.f.X i3 + ud.f.X i5 ≤ UD Dimana :
upb upk ud UPB
= usaha penangkapan ikan pelagisbesar (trip/unit) = usaha penangkapan ikan pelagis kecil (trip/unit) = usaha penangkapan ikan demersal (trip/unit) = usaha penangkapan optimum ikan 25
Proceeding Call for Paper – SNFT UMSIDA 2013 pelagis kecil (trip) = usaha penangkapan optimum ikan pelagis besar (trip) = usaha penangkapan optimum ikan demersal (trip)
UPK UD
2.
Kendala jumlah hasil tangkapan pada pelabuhan lebih besar dari minimal tangkapan yang bisa diperoleh pelabuhan perikanan. Model persamaannya:
hij . f . X ij ≥ H i Dimana : H i = jumlah target minimal tangkapan pada pelabuhan (kg) h ij = jumlah tangkapan kapal jenis j pada pelabuhan i (kg) 3.
Kendala ketersediaan solar pada pelabuhan. Model persamaannya :
5
5
i
j
∑∑
s ij .f.X ij ≤ S i
∀ j = 1,...,5 Dimana : = kebutuhan solar pada pelabuhan i s ij untuk jenis kapal ikan j(liter/unit) = solar yang tersedia bagi nelaya pada Si pelabuhan i (liter) 4.
Kendala ketersediaan minyak pelumas pada pelabuhan. Model persamaannya :
5
5
i
j
∑∑
lm ij .f.X ij ≤ Lm i ∀ j = 1,..,5
Dimana : lm ij = kebutuhan minyak pelumas pada pelabuhan i untuk jenis kapal ikan j (liter/unit) Lm i = minyak pelumas yang tersedia bagi nelayan pada pelabuhan i (liter) 5.
Kendala ketersediaan es balok pada pealabuhan. Model persamaannya:
5
5
i
j
∑∑
es ij .f.X ij ≤ Es i
∀ j = 1,..,5
Dimana : = kebutuhan es pada pelabuhan i untuk jenis kapal ikan j (balok/unit) es ij Es i = es yang tersedia bagi nelayan pada pelabuhan i (balok) 6.
Kendala ketersediaan garam pada pelabuhan. Model persamaannya :
5
5
i
j
∑∑ gr ij Gr i
gr ij. f.X ij ≤ Gr i ∀ j = 1,..,5
= kebutuhan garam pada pelabuhan i untuk jenis kapal ikan j (kg/unit) = garam yang tersedia bagi nelayan pada pelabuhan i (kg)
Selanjutnya langkah kedua menyusun model penyelesaian hasil optimal dengan tiga fungsi tujuan menggunakan Integer Linear Goal Programming, sebagai berikut : Fungsi Tujuan Tujuan yang ingin dicapai adalah hasil tangkapan maksimum nelayan, pemanfaatan sumberdaya perikanan tangkap yang lestari (kelompok ikan pelagis kecil, ikan pelagis besar dan ikan demersal) dengan kebutuhan fasilitas dermaga dan kolam pelabuhan yang minimal, sehingga investasi untuk pembangunan fasilitas dermaga dan kolam pelabuhan menjadi minimal. 26
Proceeding Call for Paper – SNFT UMSIDA 2013 Solusi didapat dengan meminimalkan deviasi tujuan pengelolaan sumberdaya perikanan terhadap masing-masing targetnya.Nilai deviasi terdiri atas deviasi underachievement (DU, tanda negatif) dan deviasi overachievement (DO, tanda positif).Apabila diperoleh nilai variabel DU berarti tujuan yang diinginkan dari pengelolaan sumberdaya perikanan tangkap tidak tercapai sebesar nilai deviasi.Sebaliknya, jika variabel DO memiliki nilai, berarti tujuan yang diinginkan terlampaui (melebihi target) sebesar nilai tersebut. Apabila nilai deviasi sama dengan nol, berarti bahwa target pengelolaan sumberdaya perikanan tangkap tercapai. Kedua variabel deviasi tujuan ini berada pada setiap persamaan kendala tujuan. Adapun tujuan yang akan dicapai adalah : 1. Memaksimumkan hasil tangkapan nelayan pada masing-masing pelabuhan (C). Model persamaannya : 5
5
i
j
∑∑ c .f.X ij
ij
+ DU c + DO c = Hasil tangkapan
Di mana : = Hasil tangkap pada pelabuhan i untuk alat tangkap jenis j (kg) c ij = kapal ikan pada pelabuhan i untuk jenis kapal j (unit) .Untuk i = 1,..,5 dan j = 1,..,5 X i,j = target tangkapan ikan yang tidak tercapai (kg) DU c = target tangkapan ikan yang melebihi target (kg), DO c Untuk c = 1,..,5 berturut-turut Bulu, Brondong, Mayangan, Lekok dan Paiton Ci = target penangkapan ikan pada pelabuhan i (kg), untuk i =1,..,5 2. Memaksimumkan pemanfaatan sumber daya perikanan tangkap (MSY). Model persamaannya: 5
5
i
j
∑∑ c .f.X ij
ij
+ DU MSY + DOMSY = MSY
cpb11.f.X 11 + ... + cpb55 .f.X 55 + DU 5 + DO5 = MSY IPB cpk11.f.X11 + ... + cpk 45.f.X 45 + DU 6 + DO6 = MSY PK cd11.f.X 11 + ... + cd 45 .f.X 45 + DU 7 + DO7 = MSY D
Dimana : DU MSY = target pemanfaatan sumberdaya ikan (MSY) yang tidak tercapai (kg) DO MSY = target pemanfaatan sumberdaya ikan (MSY) yang berlebih (kg) = target pemanfaatan sumberdaya (MSY) ikan Pelagis Besar yang tidak tercapai (kg) DU 5 = target pemanfaatan sumberdaya ikan (MSY) Pelagis Besar yang berlebih (kg) DO 5 = target pemanfaatan sumberdaya (MSY) ikan Pelagis Kecil yang tidak tercapai (kg) DU 6 = target pemanfaatan sumberdaya ikan (MSY) Pelagis Kecil yang berlebih (kg) DO 6 = target pemanfaatan sumberdaya (MSY) ikan Demersal yang tidak tercapai (kg) DU 7 = target pemanfaatan sumberdaya ikan (MSY) Demersal yang berlebih (kg) DO 7 cpb = hasil tangkap ikan pelagis besar (kg) cpk = hasil tangkap ikan pelagis kecil (kg) cd = hasil tangkap ikan demersal (kg) 3. Minimasi investasi pembangunan dermaga pelabuhan. e. Investasi Dermaga Dermaga pendaratan Ukuran dermaga pendaratan (Ld) diperoleh dengan persamaan: N Ld = (L + 0 ,15 L) γ Dengan : L d = panjang dermaga pendaratan (m) N = jumlah kapal yang sandar pada waktu bersamaan dalam satu hari pada dermaga pendaratan (unit) L = panjang kapal (m) γ = perbandingan antara waktu operasional pelabuhan dan waktu bongkar muat barang Dengan waktu membongkar muatan adalah 3 jam dan waktu operasional pelabuhan 24 jam maka nilai γ = 8. Hal ini berarti bahwa dermaga dengan kapasitas satu kapal dapat melayani bongkar muat sebanyak 8 kapal dalam satu hari dengan waktu bongkar masing-masing kapal 3 jam. Dan nilai N (frekuensi pendaratan kapal perhari) diperoleh dengan persamaan :
N=
X .f 240 27
Proceeding Call for Paper – SNFT UMSIDA 2013 Dimana : = jumlah kapal pada pelabuhan (unit) X f = jumlah frekuensi penangkapan selama satu tahun (trip) 240 = adalah jumlah hari efektif penangkapan ikan dalam satu
tahun.
Sehingga panjang dermaga pendaratan didapat dengan persamaan : X.f (L + 0,5.L ) Ld = 240.γ Kebutuhan dermaga pendaratan untuk satu unit kapal Xj adalah :
Ld j = Ld j
f (L + 0,5.L ) 240.γ
= kebutuhan panjang dermaga untuk satu unit kapal X j (m)
Sehingga kebutuhan investasi untuk satu unit kapal Xj dengan satuan investasi pembangunan dermaga permeter sebesar C (rupiah) adalah : Investasi dermaga (InvDj) = f (L + 0,5.L ) . C d 240.γ Dimana : Cd = satuan investasi Pembangunan dermaga permeter (rupiah/meter) InvDj = besar investasi pembangunan dermaga untuk satu unit kapal Xj. (rupiah) Maka persamaan investasi pembangunan dermaga, untuk kapal X unit adalah :
Z InvD = X .InvD Jadi minimasi investasi pembangunan dermaga pendaratan untuk kapal Xij adalah 5
Min ZInvD = ∑ X ij .InvDij j =1
∀ i = 1,...,5 Dimana : ZInv .D = total investasi pembangunan dermaga pendaratan kapal X ij Dermaga Pelayanan Untuk dermaga pelayanan (Ly) diperoleh dengan rumus yang sama dengan dermaga pendaratan, sehingga investasi dermaga pelayanan untuk kapal Xij adalah Min ZInv. Y =
5
∑X j =1
ij
.InvYij
∀ i = 1,...,5 Di mana : ZInv. Y = investasi pembangunan dermaga pelayanan kapal Xij persamaan diatas diperoleh dengan anggapan bahwa jumlah kapal yang sandar bersamaan setiap hari (f) adalah sama untuk 2 jenis dermaga di atas f. Investasi kolam pelabuhan Kolam Pendaratan Untuk kolam pendaratan diperoleh dengan menggunakan rumus : Ad = N.(L1 . B1) Dimana: Ad = Luas kolam pendaratan N = jumlah kapal yang berlabuh bersamaan L1 = 1,1 Loa (panjang kapal) B1 = 1,2 B (lebar kapal) Dengan nilai N diperoleh dari:
N=
X .f 240 28
Proceeding Call for Paper – SNFT UMSIDA 2013 Dimana : X = jumlah kapal pada pelabuhan (unit) F= jumlah frekuensi penangkapan selama satu tahun (trip) 240 = adalah jumlah hari efektif penangkapan ikan dalam 1 tahun. Sehingga luas kolam pendaratan (Ad) didapat dengan persamaan : Ad = X.f .(L1.B1 ) 240 Kebutuhan kolam pendaratan untuk satu unit kapal X j adalah :
Ad j =
.f .(L1.B1 ) 240
Dimana : Adj = kebutuhan kolam pendaratan untuk satu unit kapal Xj (m2) Sehingga kebutuhan investasi untuk satu unit kapal X j dengan satuan investasi pembangunan kolam pendaratan permeter persegi sebesar C (rupiah/m2) adalah :
Investasi kolam (Inv kDj ) f (L1 . B1) . C k Inv = kDj
240.
Dimana : Ck = satuan investasi pembangunan kolam pendaratan permeter persegi (rupiah/m2) Inv kDj = besar investasi pembangunan kolam pendaratan untuk satu unit kapal Xj. (rupiah) Maka persamaan investasi pembangunan kolam pendaratan, untuk kapal X unit adalah : Zinv kD = X .Inv kD Jadi minimasi investasi pembangunan kolam pendaratan untuk kapal X ij adalah : 5
Min ZInvkD = ∑ X ij .InvkD. ij j =1
∀ i = 1,...,5
Dimana : ZInv. kD = investasi pembangunan kolam pendaratan kapal X ij kolam Pelayanan Untuk kolam pelayanan (Ay) diperoleh dengan rumus yang sama dengan dermaga pendaratan, sehingga investasi dermaga pelayanan untuk kapal Xij adalah : Min ZInv .kY =
5
∑X j =1
ij
.InvkYij
∀ i = 1,...,5 Di mana : ZInv. kY = investasi pembangunan kolam pelayanan kapal Xij g. Penetapan Fungsi Kendala Kedala fungsional yang digunakan dalam penyelesaian model optimasi Integer Linear GoalProgramming ini sama dengan kendala yang digunakan dalam penyelesaian Linear Programming pada langkah pertama. Ditambah dengan kendala jumlah kapal yang dioperasikan tidak lebih dari jumlah kapal optimal dari hasil optimasi Linear Programming, dengan model persamaan : 5
∑X
ij
≤ Kj
i =1
Dimana : = jumlah kapal jenis j untuk pelabuhan i X ij = jumlah kapal optimal pada pelabuhan i Ki Untuk, I = 1,..,5 dan j = 1,…,5 h. Fungsi Tujuan Berdasarkan persamaan kendala tujuan yang telah diuraikan, maka fungsi tujuan optimasi Linear Goal Programming dapat dirumuskan sebagai berikut : Min Z = DU 1 + DO 1 + DU 2 + DO 2 + … + DU 10 + DO 10 29
Proceeding Call for Paper – SNFT UMSIDA 2013
Jadi fungsi tujuan adalah meminimalkan nilai deviasi target pencapaian hasil tangkapan pelabuhan ikan, minimal deviasi pemanfaatan potensi biologi, minimal investasi pembangunan dermaga dan kolam pelabuhan. Dari optimasi diperoleh jumlah kapal yang optimal dalam mencapai hasil maksimal tangkapan dari masing-masing pelabuhan, dan diperoleh investasi pembangunan dermaga dan kolam yang minimal dalam melayani kebutuhan kapal ikan. 2.3 Fungsi Produksi Lestari Fungsi produksi lestari merupakan hubungan antara produksi yang dihasilkan secara optimum tanpa mengganggu kelestarian sumber daya dengan sejumlah usaha penangkapan (effort/E) yang digunakan. Perhitungan matematis dilakukan untuk mengetahui hubungan antara CPUE dan effort perikanan yang menghasilkan nilai intercept (a) sebesar 1813,61 dan koefisien independen (b) sebesar -0.0839, sehingga dapat dirumuskan y = 1813.61 x – 0.086 x2 atau CPUE = 1813.61 E – 0,086 E2. Sehingga grafik persamaan tersebut dapat dilihat pada gambar 1. Upaya tangkap optimum dihitung dengan menggunakan persamaan: a 1813,61 Eopt = − =− = 10.521,711 trip 2b
2 x(−0,0861)
Sedangkan C msy dihitung dengan menggunakan persamaan : C msy = −
1813,612 a2 =− = 9.541.162,962 4b 4 x(−0.0861)
kg
Gambar grafik MSY pada gambar 1 memperlihatkan hubungan antara upaya penangkapan kapal perikanan dan hasil tangkapan lestari yang berbentuk parabola (fungsi kuadratik). 10.000.000
9.541.162,962
9.000.000 8.000.000 ) h /t g (k i s k u d o r P
7.000.000 6.000.000 5.000.000 4.000.000 3.000.000 2.000.000 1.000.000 0 0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
Effort (kg/tahun)
Gambar 1 Grafik MSY ikan pelagis kecil Adapun tabel nilai MSY dari tiga jenis ikan tangkap sebagai berikut : Tabel: 2 Effort optimum dan MSY tiga jenis komoditas perikanan
No 1 2 3
Jenis ikan a b Ikan Pelagis Besar 0,00 0 Ikan Pelagis Kecil 185542095,12 302093946,7 Ikan Demersal 0,00 0
Eopt
MSY 0,00 0,00 0,00
0,00 0,00 0,00
Dari proses optimasi penjalanan program, pada proses tahap pertama dengan Linear Programming, kemudian dilanjutkan dengan proses optimasi tahap kedua dengan Integer Linear Goal Programming, didapatkan hasil sebagai berikut: 1. Jumlah kapal yang optimal sesuai dengan jenisnya pada masing-masing pelabuhan perikanan untuk mendapatkan hasil tangkapan maksimal dengan kebutuhan dermaga yang minimal. 2. Jumlah permintaan kebutuhan logistik operasi penangkapan ikan pada masing-masing jenis kapal pada tiap pelabuhan perikanan 3. Hasil usaha penangkapan yang optimal untuk masing-masing jenis kapal, masing-masing pelabuhan, dan masingmasing jenis ikan 4. Upaya penangkapan (effort) optimum yang dilakukan. 5. Hasil pemanfaatan optimal potensi lestari perikanan (MSY) daritiga jenis komoditas ikan 6. Hasil tangkapan maksimal dari masing-masing pelabuhan perikanan 7. Jumlah frekuensi pendaratan ikan pertahun (F) dari kapal-kapal ikan pada 4 pelabuhan untuk mendapatkan hasil tangkapan yang maksimal. 8. Jumlah pendaratan optimal kapal-kapal ikan perhari pada pelabuhan perikanan (N) 30
Proceeding Call for Paper – SNFT UMSIDA 2013 9. Ukuran panjang dermaga pendaratan yang dibutuhkan (Ld) untuk melayani pendaratan kapal ikan pada tiap pelabuhan perikanan 10. Ukuran panjang dermaga pelayanan yang dibutuhkan (Ly) pada tiap pelabuhan perikanan 11. Ukuran Luas kolam pendaratan (Ad) pada tiap pelabuhan perikanan 12. Ukuran Luas kolam pelayanan (Ay) pada tiap pelabuhan perikanan 13. Jumlah total kebutuhan dermaga dan kolam pada tiap pelabuhan perikanan 14. Jumlah total kebutuhan dermaga dan kolam pada pelabuhan perikanan 15. Investasi yang dibutuhkan untuk pembangunan dermaga pendaratan pada tiap pelabuhan perikanan 16. Investasi yang dibutuhkan untuk pembangunan dermaga pelayanan pada tiap pelabuhan perikanan 17. Investasi yang dibutuhkan untuk pembangunan kolam pendaratan pada tiap pelabuhan perikanan 18. Investasi yang dibutuhkan untuk pembangunan kolam pelayanan pada tiap pelabuhan perikanan 19. Total investasi yang dibutuhkan untuk pembangunan dermaga dan kolam pada tiap pelabuhan perikanan 20. Total investasi yang dibutuhkan untuk pembangunan dermaga dan kolam dari empat pelabuhan perikanan. Tabel 3: Perbandingan Hasil Penangkapan Aktual, Skenario, Hasil Optimasi dan Effort Optimum PemanfaatanMSY Pelabuhan
Ikan
Pemanfaatan Pelagis Besar Pelagis Kecil Demersal Total MSY Pelagis Besar Pelagis Kecil Demersal Total
Aktual
Skenario
10.010.303 8.672.575 26.707.201 45.390.079 10.970.205 9.541.163 32.129.612 52.640.980
5.463.950 21.277.451 26.857.169 53.598.570
Optimasi 11.086.244 7.430.509 30.760.980 49.277.733
Tabel 4 Total Investasi Pembangunan Dermaga dan Kolam Pelabuhan pada tiap Pelabuhan Pelabuhan
Dermaga (Rp)
Kolam (Rp)
Jml Investasi (Rp)
Bulu
2.473.022.773,74
766.375.138,22
3.239.397.911,96
Brondong
9.722.556.293,65
2.818.440.265,73
12.540.996.559,37
Mayangan
7.317.428.097,04
2.128.938.800,97
9.446.366.898,01
Lekok
2.128.259.387,25
686.528.045,65
2.814.787.432,89
Paiton
190.666.444,84
381.332.889,68
571.999.334,52
jumlah
21.831.932.996,51
6.781.615.140,24
28.613.548.136,75
3. PENUTUP 3.1 Kesimpulan a. Optimasi Linear Programming dan Integer Linear Goal Programming memberikan maksimal hasil tangkapan sebesar 49.277.733 kg, dengan dibatasi jumlah besar potensi lestari perikanan (MSY) 52.640.980 kg. b. Hasil optimasi memberikan solusi yang paling optimal dari tujuan-tujuan yang akan dicapai tanpa melampaui berbagai kendala yang ada. Dari perbandingan antara kondisi aktual, kondisi skenario dan kondisi hasil optimasi, pada kondisi aktual masih jauh dari target yang diharapkan, sedangkan hasil skenario melebihi nilai MSY yang diizinkan. Hanya hasil optimasi yang memberikan nilai target tertinggi tanpa melampaui batas MSY.. c. Optimasi memberikan hasil akhir ukuran dermaga dan kolam pelabuhan yang dibutuhkan oleh kapal, serta nilai investasi untuk membangun dermaga dan kolam. Investasi untuk membangun dermaga dan kolam diminimalkan, disesuaikan dengan kebutuhan jumlah kapal ikan yang beroperasi. 3.2 Saran a. Kendala/batasan optimasi masih terbatas pada empat konstrain, diharapkan pada penelitian lanjutan untuk mengkaji lebih dalam kendala-kendala lain, misalnya jumlah nelayan, tingkat sosial ekonomi dan kendala lain yang ikut berpengaruh. b. Untuk penelitian berikutnya pencapaian investasi optimal dapat diperluas dengan dermaga tunggu dan kolam maneuver. DAFTAR PUSTAKA [1] Suherman, Agus dan Adhyaksa Dault.Dampak Sosial Ekonomi Pembangunan Dan Pengembangan Pelabuhan Perikanan Nusantara (PPN) Pengambengan Jembrana Bali. Jurnal Saintek Perikanan Vol. 4, No. 2, 2009 : 24 – 32. 2008.Universitas Diponegoro Semarang 31
Proceeding Call for Paper – SNFT UMSIDA 2013 [2]
[3] [4]
[5] [6]
Danial, John Haluan, Mustaruddin, Darmawan. Model Pengembangan Industri Perikananberbasis Pelabuhan Perikanan Di Kota Makassar Sul-Sel. Jurnal Ilmiah Forum Pascasarjana IPB Bogor, ISSN. 0126-1886, Vol.34 No.2, April 2011 Hatteland, Carl J. Ports as Actors in Industrial Networks. Printing: Nordberg Trykk. 2010. BI Norwegian School of Management. N-0442 Oslo. Greenstreet, S. P. R , G. J. Holland, T. W. K. Fraser, and V. J. Allen. Modelling demersal fishing effort based on landings and days absence from port, to generate indicators of activity”.Crown Copyright. 2009. Published by Oxford Journals on behalf of the International Council for the Exploration of the Sea. Downloaded from http://icesjms.oxfordjournals.org/ by guest on February 1, 2013 Schaefer M. 1954. Some Aspects of the Dynamics of Populations important to the Management of Commercial Marine Fisheries. Bull. Inter-Am. Trop. Comm 1:27:56. Hamdy, A Taha , 1996, Riset Operasi, Jakarta
32