3 METODOLOGI

3.1 Lokasi dan waktu penelitian

Lokasi dan waktu penelitian dilakukan di perairan sekitar Kepulauan

Togean, Kabupaten Tojo Una-una, Sulawesi Tengah dengan menggunakan KM

Napoleon milik Akademi Perikanan Bitung. Survei dengan menggunakan metode

hidroakustik dan oseanografi ini dilakukan pada tanggal 25 – 28 Desember tahun

2004 (Gambar 8). Lokasi ini merupakan daerah penangkapan sumber daya

demersal yang potensial karena secara ekologis penyebarannya dibatasi oleh

isobath 200 m. Pengumpulan data penunjang (primer, sekunder) dari informasi

nelayan kepulauan Togean dan dari dinas perikanan kabupaten serta propinsi

dilaksanakan pada bulan Pebruari–Maret tahun 2005 dan Januari–Pebruari 2006.

3.2 Desain Survei

Penentuan desain survei merupakan salah satu hal yang sangat penting

dalam penentuan cruise track (trek pelayaran), dimana dalam penentuannya

membutuhkan pertimbangan yang matang agar nantinya survei dapat berjalan

sesuai dengan yang diharapkan. Trek yang digunakan dalam survei ini berbentuk

systematic triangular transect (Gambar 8). Pemilihan trek tersebut dimaksudkan

agar dapat mencakup seluruh perairan Kepulauan Togean.

3.3 Peralatan Penelitian

Peralatan penelitian yang digunakan antara lain :

(1) Perangkat echo sounder bim terbagi :

• Scientific echo sounder SIMRAD EY 500

• Split beam transducer

• Display CRT 14” berwarna resolusi tinggi

• Labtop dan printer

(2) Alat penentu posisi, GPS (Global Positioning System)

(3) Perangkat Oseanografi

• Valeport current meter tipe 308 CTD

• Plankton net, berdiameter 25 cm (# 60μ) dan 45 cm (# 210μ)

• Bonggo net, berdiameter 62 cm (# 500μ)

200200

121.8 122.0 122.2 122.4Bujur Timur

0.6

0.4

0.2Li

ntan

g S

elat

an

26

62

45

1162

43

5171

81

53

41

Gambar 8 Peta lokasi penelitian dan trek survei akustik di perairan sekitar Kepulauan Togean

8

59o bu

0

51

1140

79

80

1785

P.Teloga

P.WaleabahiP.Waleakodi

P.TaloehP.Melingi

P.Langkara

P.T ngkaP.Pangempan

Talatakoh

Batudaka

Benteng

TOGIAN

Palada

1

2

3

4

5 6

7

8

910

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

2122

23

2425

26

2728

29

30

31

32

33

3435

36

37

38

39

40

41

42

4344

45

46

47

48

49

50

51

52

5354

55

56

5758

5960

SKALA 1 : 1 000 000

42

(4) Alat tangkap yang terdiri dari :

• Bottom gillnet; materialnya PA mono No 60, panjang 43,20 m, lebar 2,49

m dan besar # 1,75 inci

• Traps (bubu dasar); material pilah bambu, panjang 1,80 m, lebar 0,90 m,

tinggi 0,80 m dan lebar mulut 0,30 m

• Handline dasar; materialnya PA mono ∅ 8 mm dan 4 mm, pancing No 10

dan pemberat besi 300-500 gram

3.4 Metode Pengambilan Data

3.4.1 Data oseanografi

Pengukuran data oseanografi dilakukan berdasarkan posisi stasiun

pengamatan. Untuk itu, stasiun pengamatan ditetapkan terlebih dahulu.

Pengukuran pola arus (arah dan kecepatan) dilakukan di masing-masing stasiun

yang ditetapkan tadi. Demikian juga, pengukuran dilakukan pada beberapa strata

kedalaman standar, berturut-turut lapisan permukaan (0-5 m), 10 m, 20 m, 30m,

40 m, dan 50 m. Parameter yang diukur meliputi kedalaman perairan, arah dan

kecepatan arus, suhu dan salinitas dengan menggunakan Valeport current meter

tipe 308 CTD. Disamping itu untuk mengukur kecerahan perairan digunakan seici

disc. Sehingga hasil pengukuran tersebut menggambarkan antara lain : pola arus

untuk masing-masing kedalaman, hubungan antara suhu dan kedalaman perairan,

hubungan antara salinitas dan kedalaman, serta dapat menggambarkan kecerahan

perairan untuk masing-masing stasiun pengamatan. Pengambilan sampel fito-

plankton dan zooplankton di masing-masing lokasi, dilakukan dengan

menggunakan plankton net, sedangkan untuk larva/telor (ichtioplankton)

menggunakan larva net (Bonggo net). Data oseanografi ini untuk menggambar-

kan dinamika (bio-ekologi) sumberdaya perikanan demersal.

3.4.2 Data citra satelit

Disamping data oseanografi di atas juga digunakan data dari satelit selama

satu tahun. Data satelit yang dipilih dalam penelitian ini adalah citra satelit Aqua

MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) yang bersih dari

43

tutupan awan, dapat dilihat dari citra level 2 klorofil-a pada situs

http://oceancolor.gsfc.nasa.gov. Setelah memilih tanggal data citra yang

diinginkan, data dipesan melalui NASA Goddard Space Flight Center

menggunakan fasilitas internet pada situs http://disc.gsfc.nasa.gov data dengan

pilihan media FTP (File Transfer Protocol) Pull.

3.4.3 Data akustik

Data akustik diperoleh dengan menggunakan echo sounder SIMRAD EY

500 frekuensi 38 KHz yang memiliki kemampuan untuk mengetahui sebaran

densitas ikan secara spasial maupun vertikal. Transduser dengan sistem bim

terbagi (split beam echosounder) dipasang pada sisi kanan luar kapal (system side

mounted) pada kedalaman 1,5 m dari permukaan air. Pengambilan data survei

akustik dilakukan pada tanggal 25 – 28 Desember tahun 2004. Dimana selama

pelayaran data akustik direkam terus menerus. Untuk mengetahui informasi

keberadaan sumber daya perikanan demersal, data dikelompokan dalam back

scattering cross section untuk penentuan target srength (TS) dan data echo

integrator untuk penentuan densitas absolut. Data yang terkumpul dari hasil

akuisisi dianalisis menggunakan software EP – 500 dengan EDSU (elementary

distance sampling unit) sepanjang 0,5 mil. Metode hidroakustik ini digunakan

untuk menentukan penyebaran, densitas dan biomassa sumber daya ikan

demersal. Survei akustik dan oseanografi dilakukan melalui cruise track akustik

dengan pola systematic triangular transect yang diharapkan dapat mewakili

keseluruhan perairan Kepulauan Togean. Grid antara masing-masing leg adalah

0,5 derajat.

3.4.4 Data hasil tangkapan

Data hasil tangkapan diperoleh dari hasil tangkapan nelayan yang

menggunakan alat tangkap jaring insang dasar, pancing ikan dasar dan bubu

diperoleh langsung dari nelayan masing-masing alat tangkap itu sendiri, dari

tempat-tempat pendaratan ikan dan statistik perikanan tangkap dari dinas

perikanan dan kelautan Kabupaten Tojo Una-una. Data hasil tangkapan ini

berguna untuk menganalisis fishing capacity. Pengumpulan data statistik

44

perikanan tidak hanya dibatasi pada produksi ikan itu sendiri tetapi juga pada

jumlah dan ukuran dari armada penangkapan. Disamping itu juga, informasi

tentang lama waktu melaut, jumlah ABK dan jenis alat tangkap yang digunakan.

Ukuran armada penangkap (perahu/kapal) yang dimaksud meliputi pengukuran

dimensi utama dari perahu tersebut yakni L, B, D dari masing-masing perahu

penangkap.

Experimental fishing merupakan suatu metode yang digunakan untuk

memperoleh ikan contoh dalam penelitian ini. Penggunaan metode ini untuk

memperoleh tingkat keefektifan dari ketiga alat tangkap yang umum digunakan

untuk menangkap ikan demersal. Jaring insang dasar (bottom gillnet) merupakan

alat tangkap yang berbentuk empat persegi panjang dimana efektif untuk

menangkap ikan demersal dengan cara terjerat. Operasi penangkapan ikan

dilakukan pada daerah penangkapan yang telah ditentukan sebelumnya, yakni

dengan cara membentangkan jaring pada perairan. Jaring dipasang secara tetap di

atas dasar perairan dengan bantuan pemberat (jangkar) pada kedua ujung tali

pemberat dan pelampung tanda pada tali ris atas. Setelah 4-5 jam jaring terendam

di dalam air, pengangkatan jaring (hauling) dilakukan. Hand lines dalam

pengoperasiannya dapat dilakukan oleh satu orang karena konstruksi alat ini

paling sederhana sehingga mudah dalam mengoperasikan. Pengoperasian hand

line (pancing ikan demersal) dilakukan pada waktu subuh dan sore hari (3-4 jam).

Sebelum ditawurkan pancing diberi umpan terlebih dahulu. Pengoperasian traps

(bubu) dapat dilakukan oleh 2-3 orang dengan tingkat keefektivan yang tinggi

untuk menangkap ikan demersal. Pengoperasian traps (bubu) dilakukan pada

tempat-tempat yang menjadi daerah penangkapan ikan demersal yang berdekatan

dengan wilayah pengoperasian gillnet. Traps diturunkan dengan menggunakan

pemberat dan pada ujung rangkaian traps diberi tali untuk pelampung tanda.

Traps dibenam selama satu malam (10-12 jam) atau paling lama tiga hari

kemudian diangkat (hauling).

Experimental fishing dilakukan sebanyak enam kali dengan jarak waktu

tiga hari sekali pada lokasi-lokasi yang telah ditentukan mengikuti alur survei

akustik. Uji coba dimulai dari bagian utara pulau Togean, antara pulau Togean –

Talatakoh, bagian utara antara pulau Waleakodi – Waleabahi, bagian timur pulau

45

Waleabahi. Selanjutnya uji coba penangkapan dilakukan pada bagian selatan

antara pulau-pulau Waleabahi, Waleakodi dan Talatakoh. Uji coba ini berakhir

pada bagian selatan antara pulau Togean – Talatakoh.

Pengambilan sampel ikan demersal dilakukan dengan menggunakan ketiga

alat tangkap di atas yang dianggap efektif untuk menangkap ikan demersal.

Pengukuran dilakukan pada seluruh ikan contoh, pengukuran distribusi panjang

dilakukan terhadap panjang cagak (forklength) dengan menggunakan kertas ukur

dan papan ukur untuk ikan yang berukuran kecil, sedangkan untuk ikan yang

berukuran besar diukur dengan menggunakan meteran.

Umumnya perairan Indonesia dipengaruhi oleh dua musim yang dominan,

yaitu musim barat (northwest monsoon) dan musim timur (southeast monsoon).

Musim peralihan I terjadi antara musim barat dan musim timur, sedangkan musim

peralihan II terjadi antara musim timur dan musim barat. Adanya musim timur

dan musim barat, serta musim peralihannya merupakan fenomena yang tidak

terpisahkan dari kondisi laut dan segala aktivitas ikan, termasuk perilaku

pengelompokan dan pola ruaya beberapa jenis ikan dan udang, sehingga

mempengaruhi kegiatan penangkapan yang berdampak pada hasil tangkapan yang

diperoleh.

3.5 Analisis Data

3.5.1 Analisis oseanografi

Sampling oseanografi dilaksanakan untuk mempelajari dinamika masa air

(fisik) dan karakteristik biologi perairan. Data suhu, salinitas dan kedalaman yang

diperoleh diolah dan dianalisis dengan menggunakan personal computer dan

beberapa software pendukung. Data yang diperoleh dari current meter setelah di

down-load ke komputer kemudian dianalisis dengan menggunakan software

datalog lalu disimpan dalam bentuk excel. Data oseanografi digambarkan dalam

bentuk sebaran menegak, horisontal dan melintang untuk menggambarkan profil

masa air daerah penelitian. Analisis dan ekplorasi data dilaksanakan dengan

perangkat lunak Surfer dan Excel.

46

3.5.2 Analisis citra satelit

Data MODIS yang sudah diterima dari NASA diolah dengan

menggunakan perangkat lunak SeaDAS 4.7 under LINUX. Proses analisis citra

Aqua MODIS dilakukan dengan urutan sebagai berikut :

(1) Analisis citra level 1 menjadi level 2

Untuk menganalisis data level 1 menjadi level 2 digunakan program msl 12,4

(SeaDAS MODIS Aqua L2 file generation) yang terdapat pada menu SeaDAS.

Citra level 1 merupakan suatu file yang masih dalam format MOD atau MYD,

kemudian dilakukan proses kalibrasi, koreksi atmosferik dan penerapan algoritma

untuk menghasilkan level 2 disimpan dalam format HDF. Menurut McClain and

Feldman (2004), algoritma OC3M digunakan sebagai standar dalam analisis citra

satelit Aqua Modis untuk mendapatkan data klorofil-a perairan secara global.

Persamaan algoritma OC3M (O’Reilly et al. 2000) yaitu :

2 3 40,283 2,753 1,457 0,659 1,40310

443 48810 , log551

R R R R rs rs

rs

R RCa RR

− + + − ⎛ ⎞>= = ⎜ ⎟

⎝ ⎠…………(1)

Ca, konsentrasi klorofil-a (mg/m3) ; R, rasio refleksi ; Rrs, remote sensing

reflectance.

Untuk menduga suhu permukaan laut dipakai algoritma MODIS yang

menggunakan kanal 31 dan 32 sebagai berikut :

1 2 31 3 31 32 4 31 32_ * * *(sec 1)Modis SST C C T C T C T*θ− −= + + + − ...................(2)

T31, T32, brightness temperatur dari kanal 31 dan 32 ; θ, sudut senit satelit,

sedangkan kostanta C1, C2, C3 dan C4 dapat dilihat pada Tabel 4.

Tabel 4 Koefisien kanal 31 dan 32 untuk Aqua MODIS

Koefisien T31 – T32 ≤ 0,7 T31 – T32 > 0,7

C1 1,11071 1,196099

C2 0,9586865 0,9888366

C3 0,1741229 0,1300626

C4 1,876752 1,627125

(2) Koreksi geometrik

Setelah melakukan proses level 1 menjadi level 2, kemudian dilakukan

proses koreksi geometrik melalaui Seadisp (seawifs display). Koreksi geometrik

47

yang dilakukan adalah melakukan proyeksi citra. Proyeksi citra dilakukan pada

program projection untuk menghilangkan sudut elevasi satelit sehingga citra yang

ditampilkan menjadi datar. Proyeksi yang digunakan pada penelitian ini adalah

mercator, proyeksi ini mempertahankan arah dan sudut.

(3) Pemotongan citra (cropping)

Untuk melakukan cropping atau pemotongan citra sesuai dengan daerah

yang diinginkan, dilakukan pada program projection. Dalam pemotongan citra,

catat pixel/line awal dan akhir serta nilai lintang/bujur awal dan akhir. Supaya

citra ini lebih informatif maka dilakukan perbaikan tampilan citra antara lain :

landmask, skala warna dan garis pantai menggunakan menu Seadisp (general

image and graphics display).

3.5.3 Analisis stok ikan dengan hidroakustik

Langkah pertama pengolahan data akustik yang diperoleh dari scientific

echosounder SIMRAD EY 500 adalah merubah raw data dalam bentuk datagram

(DG) menjadi dalam bentuk data terkompres (datathreshold/DT) dengan

menggunakan perangkat lunak EP500. Pada menu analysis bottom layer, data

yang dibagi menjadi beberapa segmen dan kedalaman selanjutnya data disimpan

dalam format ASCII dengan ext *.csv. data tarsebut berupa Matriks Data Akustik

(MDA) ikan demersal, matriks data target strength (TS) dan matriks data back-

scattering volume (Sv). Setelah data tersimpan dalam format ASCII, pengolahan

data dilanjutkan pada spread sheet excel. Nilai target strength yang didapat dari

TS distribution dirata-ratakan pada setiap ESDU (elementary sampling distance

unit) kemudian ditampilkan dalam bentuk grafik untuk melihat penyebaran target

strength secara vertikal dan kontur secara horizontal. Johannesson and Mitson

(1983) mendefinisikan target strength sebagai logaritma hasil bagi antara nilai

intensitas suara yang mengenai target dan dikalikan dengan bilangan sepuluh.

Dengan demikian target strength dapat dirumuskan seperti berikut (Urick 1983)

TS = 10 log σ/4π ................................................ (3)

Back scattering cross section dapat juga digambarkan dalam satuan

decibels (dB) sehingga nilai back scattering cross section adalah σ/4π, dimana

acoustic cross-section (σ) merupakan luas bidang penerima sejumlah energi dari

48

target yang memantulkan gema. Dengan demikian persamaan TS dapat dituliskan

sebagai berikut :

TS = 10 log σbs ................................................ (4)

Pada aplikasi perhitungan kelimpahan telah banyak dimanfaatkan rumusan

yang dikemukakan oleh Foote (1987) yang menjelaskan hubungan antara target

strength dengan ukuran panjang ikan yang diformulasikan sebagai berikut.

Untuk target dengan gelembung renang tertutup (physoclist),

TS = 20 log (L) – 67,5 dB .................................................. (5)

dimana L adalah panjang strandar ikan (fork length) dalam cm. Untuk target

dengan gelembung renang terbuka (physostome),

TS = 20 log (L) – 71,9 dB …............................................. (6)

sedangkan untuk bladderless fish (tanpa gelembung renang)

TS = 20 log (L) – 80 dB ................................................ (7)

Metode echo intergation (integrasi gema) digunakan untuk mengintegrasi

densitas ikan, dimana gema dari target ganda menjadi overlap dan ikan tunggal

sulit dipisahkan. Integrasi gema berguna untuk mengubah energi total dari gema

ikan menjadi densitas ikan dalam satuan fish/m3 atau kg/m3. Pendugaan nilai

densitas dihitung dari nilai SA yang merupakan nilai integrasi gema.

Untuk mendapatkan niali SA (Scattering Area) diperoleh dari persamaan

berikut :

................................................. (8) 22

1

2 )/1852(.4 nmmdrSvRSR

RA ⎥

⎦

⎤⎢⎣

⎡= ∫π

Untuk mendapatkan nilai Sv (Scattering volume) yang merupakan nilai dari

intensitas suara yang mengenai target pada volume air tertentu (m3) didapat dari

persamaan berikut ini :

)()/1852(4 12

22 RRnmmRSSv A

−=

π ............................................... (9)

R, jarak referensi (1 m); (R2-R1), tinggi lapisan perairan yang dianalisis.

Sehingga nilai densitas berdasarkan areanya adalah :

bs

AA

Sσ

ρ = ................................................ (10)

49

ρA, densitas ikan per luasan perairan pada kolom air tertentu ; SA, nilai back

scattering area ; σbs, nilai back scattering cross section

Nilai σbs adalah sebagai berikut : σbs = 1010TS

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

Persamaan densitas untuk berat target strength normal ikan demersal pada 38

kHz adalah Coetzee (2000):

30.1 / 2( . ) *1000

(4 .10 .1852 . )A

TS kgSDensitas g m

Rπ− ⎡

= ⎢ Δ⎣ ⎦

⎤⎥

⎤⎦

}Δ

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

(log 67.5) /2( . ) 10 *100AS TS kgDensitas g m − −− ⎡= ⎣ ............................................ (13)

Menurut Maclennan and Simmonds (1992) dan Effendie (2002) konversi

panjang ikan dugaan menjadi berat dugaan dilakukan dengan persamaan yang

menjelaskan hubungan panjang berat dari spesies ikan yang akan diestimasi

yaitu :

.............................................. (14) bW aL=

W, berat ikan ; L, panjang ikan ; a dan b, konstanta untuk spesies tertentu

Selanjutnya karena bentuk persamaan target strength adalah persamaan

logaritmik dan persamaan panjang-berat bukan merupakan persamaan yang linier

maka persamaan panjang-berat yang digunakan untuk mengkonversi panjang

dugaan menjadi berat dugaan menjadi seperti berikut :

{ } {1 1

1

( / 2) ( ) / ( 1)i

b bWt a ni Li L Li L b L+ +⎧ ⎫= + Δ − −Δ +⎨ ⎬

⎩ ⎭∑ ................... (15)

Wt, berat total ; a dan b, konstanta untuk spesies tertentu ; ni, jumlah individu

pada kelas i ; Li, nilai tengah dari kelas panjang i ; ΔL, selang kelas panjang. Hasil

tersebut divalidasi dengan parameter biologi jenis yang dominan untuk menduga

densitas biomassa.

3.5.4 Analisis fishing capacity

Pada dasarnya ada berbagai metode yang dapat digunakan untuk

menganalisis fishing capacity. Greboval (2003) mencatat bahwa Technical

Working Group (TWG) on the Management of Fishing capacity mere-

50

komendasikan dua alternatif pendekatan untuk pengukuran fishing capacity yaitu

peak to peak analysis dan data envelopment analysis (DEA). Pendekatan DEA

menurut Fauzi dan Anna (2005) merupakan pendekatan non parametrik yang

dapat diandalkan untuk aplikasi yang luas dan mudah dilakukan berkaitan dengan

definisi ekonomi dan teknologi yang terfokus pada kapasitas output, serta tidak

membutuhkan data yang mahal. Metode DEA menurut Coelli et al. (1998) adalah

analisis program matematik untuk mengestimasi efisiensi teknis dari kegiatan

produksi. Fauzi dan Anna (2005) malaporkan bahwa analisis ini digunakan untuk

mengestimasi kapasitas yang menggunakan model cross section dengan multi

input dan multi output. Unit observasi adalah kapal perikanan dan input serta

output berdasarkan data bulanan per unit kapal. Orientasi pendekatan ini pada

input dan output perikanan sebagaimana yang disarankan oleh Kirkley dan

Squires (1998) yang kemudian dikembangkan lebih lanjut oleh Fare et al. (2000).

Selain pendekatan ini terdapat juga beberapa metode yang digunakan untuk

pengukuran fishing capacity. Beberapa diantaranya dilakukan oleh Newton

(1999) dan Fitzpatrick (1996) yang melakukan analisis fishing capacity dengan

pendekatan koefisien teknologi; Pella dan Psaropulos (1975) melakukan

perhitungan matematik dengan pendekatan pendugaan CPUE yang distandarisasi;

dengan menggunakan metode Virtual Population Analysis (VPA) dan General

Linear Modeling (GLM), Gascuel et al. (1993) melakukan pengukuran fishing

capacity dengan pendekatan fishing power.

Data Envelopment Analysis adalah analisis program matematik untuk

mengestimasi efisiensi teknis kegiatan produksi secara simultan. Analisis tersebut

menggunakan model panel data dengan multi input dan single output. Unit

observasi adalah kapal perikanan dan input serta output berdasarkan data bulanan

per unit kapal.

Fauzi (2005) menyatakan bahwa dalam konteks industri penangkapan,

diasumsikan bahwa teknologi yang berlaku berdifat decreasing return to scale

(DRS). Selanjutnya dinyatakan pula bahwa model DEA memiliki kelebihan dan

keterbatasan. Kelebihan dalam hal kemampuan untuk mengestimasi kapasitas di

bawah kendala penerapan kebijakan tertentu. Kelebihan lainnya adalah kemam-

puannya dalam mengakomodasi multiple outputs dan multiple inputs, dapat

51

menentukan tingkat potensial maksimum dari effort atau variabel input secara

umum dan laju utilitas optimal. Keterbatasan berupa kesulitan mementukan

pembobotan yang seimbang antara input dan output. Selain itu, pendekatan DEA

mengalami kesulitan dalam uji hipotesis statistik.

Pendekatan DEA yang digunakan dalam penelitian ini yaitu minimisasi

input (input oriented) dan maksimisasi output (output oriented). Pendekatan ini

digunakan untuk mengukur seberapa besar output yang dihasilkan oleh sejumlah

masing-masing alat tangkap tanpa ada pengurangan dan seberapa besar input

(effort) yang harus dikurangi tanpa ada perubahan jumlah output (hasil

tangkapan). Untuk menduga efisiensi teknis dari upaya penangkapan selama 8

tahun terakhir 1998-2005 (jangka panjang) menggunakan pendekatan minimisasi

input dengan asumsi terdapat J upaya (trip), dimana j = 1, 2, ...J; j = 8) sebagai

input dengan 1 output berupa hasil tangkapan dengan menggunakan asumsi model

constant return to scale (CRS) dengan formula (Kirkley dan Squires 1999) :

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

1

1

1

,

1

ˆ,

ˆ0, 0

J

j jn jnj

J

jj

J

j jn j jnj

j jn

z x x n

z

z x x n

z n

α

λ α

λ α

=

=

=

≤ ∈

=

= ∈

≥ ≥ ∀ ∈

∑

∑

∑

Dimana j = 1,2, ...., J adalah tahun diobservasi sebagai decision making units.

Dengan demikian terdapat 8 tahun observasi atau J=8 dan n= 1,2,..., n input (n=1).

Keterangan : TE, efisiensi teknis untuk tahun ke j ; θ , nilai pengukuran untuk

setiap observasi (≥1) ; uj , output untuk tahun ke-j yaitu 1 output (hasil tangkapan)

; xjn, input ke-n yang digunakan, terdiri dari 1 input tetap (jumlah upaya masing-

masing alat tangkap) ; λj, tingkat penggunaaan input variabel ke-n ; zj, intensitas

penggunaan variabel.

1

J

j j jj

TE Max

u z uθ=

=

≤∑

θ

52

Untuk menduga efisiensi teknis dari masing-masing alat tangkap dan

efisiensi teknis saat ini dari setiap kapal (jangka pendek) menggunakan

pendekatan maksimisasi output (output oriented), hal ini untuk mengetahui jenis

alat tangkap mana yang paling efisien (diasumsikan terdapat J jenis alat tangkap,

dimana j = 1,2,...J) sebagai input (effort, alat tangkap) dengan 1 output berupa

hasil tangkapan. Untuk efisiensi dalam jangka pendek, dilakukan dengan

membandingkan efisiensi antar kapal. Pada analisis ini yang menjadi decision

making units (DMU)-nya adalah kapal/perahu jaring insang dasar dengan variabel

inputnya adalah lama waktu penangkapan, jumlah trip per bulan, ukuran kapal

(GT) dan biaya operasional. Variabel output yang digunakan adalah hasil

tangkapan (catch) dan keuntungan dengan menggunakan asumsi model variable

return to scale (VRS) yang diformulasikan

.............................................. (17) J

u z1

j j jj

TE Max

u m

θ

=

=

≤ ∀∑ θ

Dimana j = 1,2, ...., J adalah jumlah kapal/perahu yang diobservasi sebagai

decision making units. Dengan demikian terdapat 30 jaring insang dasar, 8 rawai

tetap, 8 bubu dan 55 pancing dasar yang diobservasi.

1

1

1

,

1

ˆ,

0, 0, 1, 2,..., , 1, 2,...,

J

j jn jnj

J

jj

J

j jn j jnj

j jn

z x x n

z

z x x n

z j J n

α

λ α

λ

=

=

=

≤ ∈

=

= ∈

≥ ≥ = =

∑

∑

∑N

Keterangan : TE, efisiensi teknis untuk tahun ke j ; θ , nilai pengukuran untuk setiap observasi

(≥1) ; uj , output untuk tahun ke-j yaitu 2 output (hasil tangkapan dan biaya

operasional) ; xjn, input ke-n yang digunakan, terdiri dari 1 input tetap (jumlah

upaya masing-masing alat tangkap, n = 4) ; λj, tingkat penggunaaan input variabel

ke-n ; zj, intensitas penggunaan variabel.