3. PEMBAHASAN

3.1 Pengujian Asumsi ModelBerdasarkan analisis data 44 kapal bottom gillnet di PPN sungailiat, Bangka Selatan diperoleh beberapa parameter uji asumsi model sebagaimana ditunjukan table 1 .Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Derajat kepercayaan yang digunakan adalah 0,05. Apabila nilai F hasil perhitungan lebih besar daripada nilai F menurut tabel maka hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Dengan menggunakan uji F (table 2) diketahui bahwa secara simultan variable-variabel bebas dari keempat model tersebut berpengaruh terhadap variable tidak bebas (nilai sig < 0,05 ). Walaupun secara akumulasi variable bebas berpengaruh terhadap variable tidak bebas , namun secara individu ada beberapa variable bebas yang tidak memiliki pengaruh yang signivikan terhadap variable produksi (table 3). Model yang baik (bes fit model) terjadi ketika masing masing variable bebas memiliki pengaruh signifikan terhadap variable tidak bebas (nilai sig < 0,05).3.2 Model Produktifitas Bottom Gillnet Metode backward bekerja dengan mengeluarkan satu per satu variabel prediktor yang ti-dak signifikan dan dilakukan terus menerus sampai tidak ada variabel prediktor yang ti-dak signifikan, langkah-langkah metode backward adalah sebagai berikut : 1. Membuat model dengan meregresikan variabel respon Y dengan semua variabel prediktor. 2. Mengeluarkan satu persatu dengan melakukan pengujian terhadap parameternya de-ngan menggunakan partial F test. Nilai Fparsial terkecil dibandingkan dengan Ftabel : Jika Fparsial < Ftabel, maka X yang bersangkutan dikeluarkan dari model dan di-lanjutkan dengan pembuatan model baru tanpa variabel tersebut. Jika Fparsial > Ftabel, maka proses dihentikan artinya tidak ada variabel yang perlu dikeluarkan dan persamaan terakhir tersebut yang digunakan dipilih.

Dengan menggunakan metode backward analisis regression diperoleh 4 model produktifitas gillnet (persamaan regresi) secara berturut-turut sebagai berikut :

Dengan Y adalah produksi per tahun (kg) ; X3 adalah BBM per tahun (lt); X4 adalah ABK(orang); dan X2 adalah GT KAPAL (GT) ; X1 adaalah jumlah trip per tahun (kali) ; X5 adalah ukuran jarring (piece)Pada model 1 variabel bebes trip dan GT kapal memiliki pengaruh yang signifikan (masing-masing variable memiliki nilai signifikan si kurang dari 0,05) artinya variable variabel tersebut signivikan mempengaruhi variable tidak bebes (produksi) pada tingkat kepercayaan 95%. Selanjutnya variable bebas BBM, ABK, dan ukuran jarring memiliki nilai signifikansi lebih dari 0,05 yang berarti variable BBM, , ABK, dan ukuran jarring tidak memiliki pengaruh terhadap variable produksi penangkapan gillnet. Dari ketiga variable tersebut , variable ABK memiliki korelasi parsial paling kecil (-0,019) dan secara dan secara statistic tidak memiliki pengaruh terhadap variable produksi (0.818> 0,05), sehingga variable ABK harus keluarkan dari persamaan regresi. Model 2 merupakan model regresi setelah variable ABK dikeluarkan dari model 1 . ketika variable ABK tidak dimasukkan dalam model 2, kondisinya tidak jauh beda dengan model 1 , yaituvariabel trip dan GT kapal masih merupakan variable bebas yang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variable tidak bebas (produksi) dengan tingkat kepercayaan 95% , sedangkan variable BBM dan ukuran jarring secara statistic tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variable produksi. Karena variable BBM memiliki korelasi paling kecil dan pengarhnya tidak signifikan terhadap produksi maka harus dikeluarkan dari model 2.

Pada model 3 , hanya memiliki variable ukuran jarring yang tidak memiliki pengaruh yang signifikan (nilai sig 0,444>0,05) terhadap variable produksi , sehingga harus dikeluarkan dari model 3. Jika dilihat dari nilai korelasi parsialnya pun sanyat kecil(-0,042) dibandingkan variable trip (0,854) dan GTkapal (0,434).Model 4 merupakan best fit model dimana semua varibel bebas memiliki pengaruh yang signivikan terhadap variable tidak bebas (produsi ) dengan nilai signifikansi keduanya kurang dari 0,05. Model ini memiliki nilai koefisien detrminan (r2) sebesar 0,736, artinya 73,6 % variasi dari variable produksi penangkapan bottom gillnet disungailiat dapat dijelaskan oleh variable Trip dan GT kapal tersebut , sedangkan 26,6 % lainnya dijelaskan oleh variable lain yang tidakmasuk dalam model. Model tersebut juga tidak terjadi gejala multikolinearitas (nilai VIF trip dan GT kapal masing masing sebesar 1.330) maupun autokorelasi (DB=1.662). Berdasarkan persamaan regresi pada model 4 dapat diketahui bahwa variable trip dan GT kapal memiliki pengaruh positif terhadap produksi hasil tangkapan dengan nilai koefisin regresi masingmasing sebesar 214.110 dan 304.646. artinya jika terjadi peningkatan variable trip 1 kali pertahun mengakibatkan peningkatan produksi sebesar 214.110 kg dengan asumsi variable GT kapal konstan sedangkan jika terjadi penigkatan variable GT kapal 1 GT mengakibatkan peningkatan produksi sebesar 304.646kg dengan asumsi variable trip per tahun konstan .Hasil penelitian menyatakan bahwa kapal bottom gillnet di PPN sungailiat yang menghasilkan produktivitas hasil tangkapan optimum adalah kapal dengan spesifikasi teknis 4-6 GT , Melakukan 32 trip dalam setahun , pemakaian solar 150-210 liter per trip , jumlah ABK 3-4 orang dan jumlah jarring bottom gillnet yang digunakan 45-50 piece. Namun bellum diketahui variable mana yang memiliki pengaruh yang signfikan terhadap hasil produksi sehingga dapat dijadikan tolok ukur produktifitas hasil tangkapan. Untuk itu , pengujian model yakni model 4 ini dapat memberikan masukan bagi pelaku usaha (nelayan) bahwa input variable trip dan GT kapal dapat dijadikan tolak ukur dalam menentukan produktifitas hasil tangkapan bottom gillnet di PPN sugailiat. Hasil pengujian inipun dapat dapat dijadikan langkah awal dalam mendeteksi over capacity agar tidak terjadi tingkat kapasitas penangkapan yang kurang optimal seperti hasil benelitian 6 menyatakan bahwa penangkapan gillnet hanyut di PPN sungailiat mengindikasikan tingkat kapasitas penangkapan tidak optimal sehingga pelaku usaha (nelayan) sebaiknya mengurangi penggunaan input variable actual tersebut dengan mengurangi upaya HOP (trip) dan BBM sebesar 0,92% (single output) dan 1,15% (multi output ) dan pengurangan ABK sebesar 18,86%(single output) dan 9,13%(multi output).