## Pengaruh Aspek Teknis dan Operasional Penangkapan Ikan Nike Menggunakan Tagahu di Kota Gorontalo
Influence of Technical and Operational Aspects of Nike Fishing Using Tagahu in Gorontalo City
Zhulmaydin Chairil Fachrussyah 1* , Alfi Sahri Remi Baruadi 1
1 Jurusan Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Negeri Gorontalo, Jalan Jenderal Sudirman No. 6, Kota Gorontalo, Gorontalo, 96112, Indonesia
* Korespondensi: fachrussyah@ung.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengungkap  faktor  apa  saja  yang  diduga memberikan  pengaruh  terhadap  operasi  penangkapan  ikan  nike  terutama  pada peningkatan jumlah hasil tangkapan. Penelitian dilakukan pada Bulan Maret – Juni 2021 ditambahkan  dengan  data  yang  sudah  terkumpul  sebelumnya  pada  bulan  Agustus  2020- Februari  2021,  bertempat  di  Kota  Gorontalo  dengan  menggunakan  25  Sample  Nelayan Tagahu.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  2  jenis  yaitu  variable tidak bebas (Y) yaitu Jumlah Hasil Tangkapan, dan Variabel Bebas terdiri dari 5 Variabel yaitu X1: Jumlah ABK, X2: Panjang Jaring, X3: Dalam Jaring, X4:Lama Setting dan X5: Lama Hauling. Analisis  yang  digunakan  adalah  Uji  Multikoloniearitas,  Uji  Kenormalan data, Pengaruh dan Hubungan Aspek Tenis, Uji Korelasi, Analisis Koefisien Determinasi, Uji  F,  dan  Uji  T.  Hasil  Penelitian  menunjukkan  secara  simultan,  semua  variable  bebas memiliki hubungan yang kuat dalam mempengaruhi jumlah hasil tangkapan dengan nilai 0.783 (nilai berada pada range 0.75-1), dengan arah hubungan yang positif. Dengan kata lain  semakin  bertambahnya  nilai  variabel  bebas,  akan  mempengaruhi  hasil  tangkapan. Nilai  R 2 adalah  sebesar  0.613,  yang  memiliki  makna  variable  bebas  (Jumlah  ABK, Panjang  Jaring,  Dalam  Jaring,  Lama  setting,  dan  Lama  Hauling)  mempengaruhi  jumlah hasil  tangkapan  sebesar  61,30%,  sedangkan  sisanya  38,70%  dipengaruhi  oleh  factor bebas lainnya yang tidak dihitung dalam penelitian ini. Secara Umum persamaan Regresi yang dihasilkan adalah Y= 274.584+2.296X1+0.799X2-3.201X3-0.605X4-0.040X5. Hasil Uji  T  menghasilkan  bahwa  faktor  jumlah  ABK,  lama setting dan  lama hauling berpengaruh sangat nyata pada jumlah hasil tangkapan.
Kata kunci : Penangkapan, Ikan Nike, Statistik, Regresi

## ABSTRACT
This  study  aims  to  reveal  what  factors  are  thought  to  have  an  influence  on  Nike fishing  operations,  especially  in  increasing  the  number  of  catches.  The  research  was conducted  in  March  –  June  2021, added  with  data that  had  been  previously collected in August  2020-February  2021,  located  in  Gorontalo  City  using  25  Tagahu  Fisherman Samples.  The  variables  used  in  this  study  consisted  of  2  types,  namely  the  dependent variable  (Y)  namely  the  number  of  catches,  and  the independent variable  consisted  of  5 variables, namely X1: Number of crew members, X2: Length of the net, X3: In the net, X4:  Length  of  setting  and  X5:  Long  Hauling.  The  analysess  used  were  the multicollinearity  test,  data  normality  test,  influence  and  relationship  aspects  of  tennis, correlation  test,  coefficient  of  determination  analysis,  F  Test,  and  T  Test.  The  results showed  that  simultaneously,  all  independent  variables  had  a  strong  relationship  in influencing the amount of catch with the value of 0.783 (the value was in the range 0.75-
1). In other words, the increasing values of the independent variables would increase the catch. The value of R 2 was 0.613, which means that the independent variables (number of crew  members,  length  of  the  net,  in  the  net,  length  of  setting,  and  length  of  hauling) affected the amount of catch by 61.30%, while the remaining 38.70% was influenced by other  independent  factors  that  werenot  included  in  this  study.  In  general,  the  resulting regression equation was Y=274.584+2.296X1+0.799X2-3.201X3-0.605X4-0.040X5. The results of the T test showed that the number of crew members, the length of setting and the length of hauling had a very significant effect on the number of catches.
Keywords : Catches, Fish, Nike, Statistics, Regression.

## PENDAHULUAN
Di Provinsi Gorontalo, terdapat jenis ikan  yang  hanya  dijumpai  pada  minggu terakhir  pada  bulan hijriyah ,  yaitu  Ikan Nike. Ikan nike adalah ikan native (asli) di Provinsi  Gorontalo  jika  dilihat  dari  karak- teristik  daur  hidupnya  yang  unik  (Zakaria, 2018).  Ikan nike yang tertangkap di Teluk Gorontalo adalah jenis dari Awous sp (Olii, et  al., 2017),  tetapi  menurut  Sahami (2019), ikan Nike di Gorontalo teridiri dari
4 jenis yaitu Sicyopterus pugnans,
Sicyopterus,  cynocephalus , Belobranchus segura , dan Bunaka gyrinoides . Penangkapan ikan nike sudah
menjadi  rutinitas  bahkan  menjadi  prima- dona  di  Provinsi  Gorontalo.  Penangkapan ikan  nike  khususnya  di  Kota  Gorontalo biasanya  di  tangkap  dengan  menggunakan totaluo (Wolok, et al. , 2019) dan menggu- nakan tagahu (Fachrussyah,  2017).  Ting- ginya  intensitas  penangkapan  ikan  ini  di- sebabkan  oleh  nike  yang  hanya  muncul setiap  bulan  pada  minggu  terakhir  bulan Hijriyah ,  sehingga  masyarakat  secara  ber- bondong  bondong  turun  menangkap  ikan nike  pada  waktu  tersebut.  Selain  itu,  kan- dungan  gizi  yang  tinggi  pada  ikan  nike (Liputo, et  al. ,  2019)  ikut  meningkatkan nilai ekonomi pada ikan ini meningkat dan menaikkan  permintaan  dipasaran.  Hal  lain yang  meningkatkan  permintaan  terhadap ikan  nike  adalah  nilai  tambah  dari  ola- hannya.  Ikan  nike  yang  diolah  menjadi woku nike dapat meingkatkan nilai tambah sebesar Rp. 113.007 dalam 1 Kg ikan nike mentah (Nasriani, 2018)
Salah  Satu  indikator  keberhasilan operasi  penangkapan  ikan  termasuk  pe- nangkapan  ikan  nike  sering  dilihat  pada jumlah  ikan  yang  berhasil  tertangkap.
Jumlah ikan yang tertangkap pun tidak bisa ditebak  berapa  jumlah  hasil  tangkapan pasti  dalam  setiap  operasi  penangkapan karena  pada  operasi  penangkapan  itu dipengaruhi oleh banyak faktor baik faktor internal maupun internal.
Secara  umum,  nelayan  di  Kota Gorontalo  belum  bisa  mengidentifiasi  fak- tor  mana  saja  yang  mempengaruhi  keber- hasilan  operasi  penangkapan  ikan,  terma- suk pada penangkapan ikan nike.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  me- nentukan  apakah  faktor  jumlah  ABK, panjang  jaring,  tinggi  jaring,  lama setting dan  lama Hauling akan  berpengaruh  pada jumlah  hasil  tangkapan  ikan  nike  meng- gunakan tagahu.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  pada  Bulan Maret  –  Juni  2021  ditambahkan  dengan data  yang  sudah  terkumpul  sebelumnya pada  bulan  Agustus  2020-Februari  2021, bertempat  di  perairan  Kota  Gorontalo. Penelitian dilakukan di beberapa kelurahan yang tersebar di Kecamatan Hulonthalangi dan  Kecamatan  Dumbo  Raya  yang  mayo- ritas  warganya  bekerja  sebagai  nelayan khususnya dalam penangkapan ikan nike.
Data  dikumpulkan  melalui  studi literatur,  diskusi  dengan  pihak  terkait  un- tuk  memperoleh  informasi  mengenai  kon- disi  perikanan  tangkap  maupun  kondisi fisik  lokasi  penelitian  serta  pengukuran langsung  dilapangan  dengan  ikut  serta dengan  nelayan  pada operasi  penangkapan ikan  nike.  Sample  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah 25 Nelayan Tagahu .

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Variabel Pengukuran
Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  2  jenis  yaitu variable tidak bebas (Y) yaitu Jumlah hasil tangkapan,  dan  Variabel  bebas  terdiri  dari 5  variabel  yaitu  X1:  Jumlah  ABK,  X2: Panjang  jaring,  X3:  Dalam  jaring,  X4: Lama setting dan X5: Lama hauling.

## Analisis Data

## Uji Multikoloniearitas
Ghazali  (2005)  mengatakan  bahwa uji multikoloniearitas harus dilakukan pada model  persamaan  regresi  berganda  dengan tujuan  untuk  mengetahui  apakah  pada model  regresi  ditemukan  adanya  korelasi antar  variabel  bebasnya  ( independent  va- riable ).  Dikarenakan  model  regresi  yang baik  dan  layak  seharusnya  tidak  terjadi multikoloniearitas di antara variable bebas- nya.
Untuk  menguji  ada  tidaknya  multi- kolinearitas,  kita  dapat  melakukannya  de- ngan 2 cara yaitu:
1. Menggunakan  nilai  VIF  ( Variance  In- flation Factor ). Jika nilai VIF   melebi- hi  10  maka  hal  tersebut  menunjukan bahwa  multikolinearitas    adalah  masa- lah  yang  pasti  terjadi  antar  variabel bebas (Sriningsih, et al. , 2018).
2. Menggunakan tolerance .  Apabila  nilai tolerance variabel  bebas  lebih  dari  0,1, maka  variabel  dapat  dikatakan  bebas dari multikolinearitas (In, et al. , 2019)

## Uji Kenormalan Data
Sugiyono (2015) menyatakan bahwa bila suatu data tidak normal, maka statistik parametrik  tidak  dapat  digunakan,  untuk itu  perlu  digunakan  statistik  nonpara- metric,  oleh  sebab  itu  diperlukan  Uji Kolomogorov-smirnov  untuk  menentukan apakah akan digunakan statistik parametrik atau nonparametric (Quraisy, 2020). Nurudin, et  al., (2014)  mengatakan  bahwa
Keunggulan  uji  kolmogorov-Smirnov  di- bandingkan  dengan  uji  normalitas  lainnya adalah  uji  ini  dapat  digunakan  untuk  data yang  sangat  kecil  tanpa  harus  mengga- bungkan  data  yang  akan  diuji  terlebih dahulu, sehingga hasil yang diperoleh lebih akurat
Dalam uji Kolmogorov-Smirnov, hi- potesis yang diajukan adalah:
H 0 = Data terdistribusi dengan normal H a
= Data tidak terdistribusi normal
Taraf  Nyata  yang  digunakan  dalam  pene- litian ini adalah 0.05, dengan pengambilan keputusan sebagai berikut: Jika PValue (sig) < α (0.05) = Tolak H 0 Jika PValue (sig) > α (0.05) = Terima H 0

## Pengaruh dan Hubungan Aspek Teknis
Untuk  menghitung  pengaruh    dan hubungan  aspek  teknis  digunakan  analisis Regresi  Berganda.  Metode  regresi  linier berganda  merupakan  teknik  analisis  yang mencoba  menjelaskan  hubungan  antara dua  peubah  atau  lebih  khususnya  antara peubah-peubah  yang  mengandung  sebab akibat (Sulistyono dan Sulistiyowati,2018). Untuk  menganalisis  regresi  berganda  pada penelitian ini, digunakan bantuan SPSS 26, dengan persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut (Lewandatu, et al 2014):
y =   βo + β1x1 + β2x2 + β3x3 + β4x4 + β5x5 + εi
Keterangan: y = Hasil tangkapan (kg) x1 = Jumlah ABK (orang) x2 = Panjang Jaring (m) x3 = Tinggi Jaring (m) x4 = Lama Setting (s) x5 = Lama hauling (det)
β1,2,...5 = koefisien regresi βo = nilai konstanta εi = galat/residu

## Uji Korelasi
Bertan, et  al., (2016)  menyatakan bahwa  Kegunaan  uji  korelasi  untuk  men- cari  hubungan  antara  variabel  bebas  (X) terhadap  variabel  terikat  (Y),  yang  biasa disimbolkan  dengan  simbol  “r”.  selanjut- nya  untuk  menentukan  interval  koefisien regresi,  digunakan  interval  yang  diterang- kan oleh Kirom (2021), yaitu : 0,00  -  0,199  Artinya  Korelasi  Sangat Rendah 0,20 – 0,399 Artinya Korelasi Rendah
0,40 – 0,599 Artinya Korelasi Cukup Kuat
0,60 – 0,799 Artinya Korelasi Kuat 0,80 – 1,000 Artinya Korelasi Sangat Kuat

## Analisis Koefisien Determinasi
Menurut  Sugiyono  (2014),  analisis koefisien  determinasi  (R2)  digunakan  un- tuk  mengetahui  seberapa  besar  persentase sambungan  variabel  independen  secara bersamaan  terhadap  terhadap  variabel  de- penden.    Nilai  R  square  berkisar  antara  0 sampai  1  dengan  makna  nilai  Rsquere  di- kalikan  100%  adalah  persetase  nilai  varia- bel  bebas  yang  mempengaruhi  variabel terikat (Halin, et al,. 2017 ).

## Uji F
Uji  F  merupakan  metode  pengujian dalam  statistik  yang  digunakan  untuk menguji besarnya pengaruh semua variabel bebas  secara  berganda  (bersama-sama) terhadap  variabel  terikat  (Sasongko,2013). Sukestiyarno  dan  Agosetanto  (2017)  me- ngatakan bahwa
Kegunaan  dari  Uji  F  ini  adalah  un- tuk  menguji  apakah  variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap varia- bel Terikat/tidak bebas (Y).
- Ho  :  βi  =  0  (untuk  semua  i= 1,2,3,.........,n),  hal  ini  berarti  bahwa faktor-faktor  teknis  produksi  (Xi)  yang bersangkutan  secara  bersama  sama tidak berpengaruh nyata terhadap perubahan  produksi  (Y).  Dengan  kata
lain,  persamaan  yang  dihasilkan  tidak signifikan.
- Ho  :  βi  ≠  0  (untuk  semua  i=
1,2,3,.........,n),  hal  ini  berarti  bahwa faktor-faktor  teknis  produksi  (Xi)  yang bersangkutan  secara  bersamasama  ber- pengaruh  nyata  terhadap  perubahan produksi  (Y).  Dengan  kata  lain,  per- samaan yang dihasilkan signifikan.
Jika  :  Fhitung  >  Ftabel  →  Ho ditolak;  dan  Fhitung  <  Ftabel  →  Ho diterima.

## Uji T
Uji  t  digunakan  untuk  mengetahui keberartian masing-masing Variabel Bebas (Muin,2020) . Hipotesis yang diperlihatkan pada pengujian ini adalah :
a) Ho  :  βi  =  (I  =  1,2,3,4,5)  =  0,  artinya tidak terdapat pengaruh variabel indepeden terhadap variabel dependen. b) H1 : βi ≠ 0 = artinya terdapat pengaruh variabel  independen  terhadap  variabel dependen.
Kriteria  pengujian  keputusan  adalah jika t hitung > t tabel, maka H0 ditolak dan menerima  H1  yang  berarti  variabel  inde- penden  ke–i  secara  parsial  berpengaruh nyata  terhadap  variabel  dependen,  se- dangkan  jika  t  hitung  <  t  tabel,  maka  H0 diterima  dan  menolak  H1  berarti  variabel independen  ke–i  secara  individu  tidak berpengaruh  nyata  terhadap  variabel  de- penden.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## Alat Tangkap Tagahu
Tagahu  merupakan  salah  satu  alat penangkap  ikan  tradisional  di  Gorontalo. Jika  ditinjau  dari  bentuk  secara  umum, tagahu  mirip  dengan  Dogol/Payang  ( Danish  Net )  hanya  saja  terdapat  beberapa perbedaan  yang  cukup  mendasar  pada desain, konstruksi dan bahan penyusunnya. Lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  gambar berikut :
Gambar 2.  Alat  tangkap tagahu ketika dioperasikan
Pembahasan Uji Kenormalan Data Hasil Uji kenormalan yang dilakukan  dengan  SPPS  26  menunjukkan hasl sebagai berikut :
Tabel 1.  Hasil Uji Kenormalan Data Variabel Sig Taraf Nyata (α = 0,05) Kesimpulan X1 (Jumlah ABK) 0.20 0 0.05 Normal X2 (Panjang Jaring) 0.10 2 0.05 Normal X3 (Tinggi Jaring) 0.12 6 0.05 Normal X4 (Lama Seting) 0.20 0 0.05 Normal X5 (Lama Hauling) 0.02 5 0.05 Normal
Berdasarkan  Tabel  1  di  atas, menujukkan  bahwa  semua  variable  bebas terdistribusi  dengan  normal  yang  ditun- jukkan  dengan  semua  nilai  sig  (P  Value) lebih  besar  dari  taraf  nyata  0.05.  Kondisi ini  dapat  diartikan  bahwa  pada  data variable bebas yang diduga mempengaruhi hasil  tangkapan  tagahu  terdistibusi  secara normal.

## Uji Multikolinieritas
Hasil  perhitungan  Uji  Multiko- linieritas  yang  dilakukan  dengan software SPSS  26  ditunjukkan  pada  Tabel  2. Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  dilihat  bahwa kelima  variabel  bebas  yang  digunakan dalam  penelitian  tidak  saling  berkorelasi antara  variabel  satu  dengan  variabel lainnya,  atau  tidak  ditemukan  multikoli- nieritas  antar  variabel  regresi  berganda yang digunakan. Hal ini dapat dilihat pada nilai Collinearity  Tolerance yaitu  jumlah ABK bernilai 0.968, Panjang Jaring berni- lai  0.577,  dalam  jaring  bernilai  0.566, Lama Setting Berilai 0.917, Lama Hauling bernilai 0.829, dimana semua nilai tersebut < dari 0.10, sehingga dapat dikatakan tidak ada  korelasi  antar  variabel  bebas  yang nilainya  lebih  besar  dari  95%.  Hal  lain yang  dapat  membuktikan  adalah  nilai Statistics  VIF yaitu    Jumlah  ABK  bernilai 1.033,  Panjang  Jaring  bernilai  1.732, dalam  jaring  bernilai  1.768,  Lama Setting Berilai  1.091,  Lama Hauling bernilai 1.207,  dimana  semua  nilai  tersebut  <  dari 10 pada masing masing variable bebasnya.
Tabel 2.   Hasil uji Multikolinieritas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1  (Constant) 274.584 75.711 3.627 .002 Jumlah ABK 2.296 1.068 .330  2.151 .046 .968  1.033 Panjang Jaring .799 .402 .395  1.989 .063 .577  1.732 Tinggi Jaring -3.201 2.029 -.316  -1.578  .133 .566  1.768 Lama Seting -.605 .250 -.380  -2.415  .027 .917  1.091 Lama Hauling -.040 .014 -.479  -2.892  .010 .829  1.207
a. Dependent Variable: Jumlah Hasil Tangkapan

## Uji Korelasi
Hasil uji regresi berganda dihasilkan bahwa nilai R adalah sebesar 0,783 seperti pada Tabel 3 berikut :
Tabel  3.  Hasil  Analisis  Koefisien  Regirsi
dan Korelasi Model Summary Model  R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .783 a .613 .500  14.28619
a. Predictors: (Constant), X5, X1, X4, X2, X3
Nilai tersebut  dapat  diartikan  semua variabel  bebas  memiliki  hubungan  yang kuat  dalam  mempengaruhi  jumlah  hasil tangkapan dengan nilai 0.783 (nilai berada pada range 0.75-1), dengan arah hubungan yang  positif.  Dengan  kata  lain  semakin bertambahnya  nilai  variable  bebas,  akan mempengaruhi hasil tangkapan.
Nilai  R  Squere  (R 2 )  adalah  sebesar 0.613,  yang  memiliki  makna  semua  va- riabel bebas (Jumlah ABK, Panjang Jaring, Dalam  Jaring,  Lama  setting,  dan  Lama Hauling) mempengaruhi jumlah hasil tang- kapan  sebesar  61,30%,  sedangkan  sisanya 38,70%  dipengaruhi  oleh  faktor  bebas lainnya  yang  tidak  dihitung  dalam  pene- litian  ini.  Kemungkinan  hal  lain  yang mempengaruhi  hasil  tangkapan  adalah Cuaca, Kecepatan Arus, Ilumniasi Cahaya, musim penangkapan, dan lain-lain.
Uji Parsial Koefisien Regresi ( β i)
Hasil  perhitungan  lanjut  mengenai parsial  regresi  berganda  diperoleh  hasil secara  umum  persamaan  Regresi  yang dihasilkan adalah
Y  = 274.584 + 2.296X1 + 0.799X2 - 3.201X3 - 0.605X4 - 0.040X5 ,
selanjutnya dilakukan uji T dan didapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.   Hasil Uji Parsial Koefisien Regresi
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 274.584 75.711 3.627 .002 Jumlah ABK 2.296 1.068 .330 2.151 .046* Panjang Jaring .799 .402 .395 1.989 .063** Dalam Jaring -3.201 2.029 -.316 -1.578 .133*** Lama Seting -.605 .250 -.380 -2.415 .027* Lama Hauling -.040 .014 -.479 -2.892 .010* a. Dependent Variable: Y
Keterangan : *     = nyata pada selang kepercayaan 95% **   = nyata pada selang kepercayaan 90% *** = nyata pada selang kepercayaan 85%
Berdasarkan  hasil  output  SPSS, menunjukkan  pada  variabel  jumlah  ABK (X1)  pada  penangkapan  ikan  nike  meng- gunakan  Tagahu  secara  parsial  ber- pengaruh  terhadap  jumlah  hasil  tangkapan pada selang  kepercayaan  95%  karena  nilai PValue  lebih  kecil  dari  0.05  (P<0.05) dengan  koefisien  regresi  sebesar  2.296 artinya  setiap  penambahan  satu  satuan
pada  variabel  jumlah  ABK  akan  mening- katkan  jumlah  hasil  tangkapan  sebesar 2.296 satuan.
Variabel  Panjang  jaring    (X2)  pada penangkapan  ikan  nike  menggunakan  Ta- gahu  secara  parsial  berpengaruh  terhadap jumlah  hasil  tangkapan  pada  selang kepercayaan 90% karena nilai Pvalue lebih kecil  dari  0.05  (P<0.05)  dengan  koefisien
regresi  sebesar  0.799  artinya  setiap penambahan  satu  satuan  pada  variabel Panjang  Jaring  akan  meningkatkan  jumlah hasil tangkapan sebesar 0.799 satuan.
Variabel tinggi jaring (X3) pada pe- nangkapan ikan nike menggunakan Tagahu secara parsial berpengaruh terhadap jumlah hasil  tangkapan  pada  selang  kepercayaan 95%  arena  nilai  P  value  lebih  kecil  dari 0.05  (P<0.05)  dengan  koefisien  regresi sebesar  -3.201  artinya  setiap  penambahan satu  satuan  pada  variabel  dalam  jaring akan  menurunkan  jumlah  hasil  tangkapan sebesar 3.201 satuan.
Variabel Lama Setting (X4) pada pe- nangkapan ikan nike menggunakan Tagahu secara parsial berpengaruh terhadap jumlah hasil  tangkapan  pada  selang  kepercayaan 95%  arena  nilai  Pvalue  lebih  kecil  dari 0.05  (P<0.05)  dengan  koefisien  regresi sebesar  -0.605  artinya  setiap  penambahan satu satuan pada variabel lama setting akan menurunkan  jumlah  hasil  tangkapan  sebe- sar 0.605 satuan.
Variabel  Lama hauling (X5)  pada penangkapan  ikan  nike  menggunakan  Ta- gahu  secara  parsial  berpengaruh  terhadap jumlah  hasil  tangkapan  pada  selang kepercayaan  95%  arena  nilai  Pvalue  lebih kecil  dari  0.05  (P<0.05)  dengan  koefisien regresi  sebesar  -0.040  artinya  setiap penambahan  satu  satuan  pada  variabel lama Hauling akan  menurunkan  jumlah hasil tangkapan sebesar 0.040 satuan.

## KESIMPULAN
Secara  simultan,  semua  variable bebas memiliki hubungan yang kuat dalam mempengaruhi  jumlah  hasil  tangkapan dengan nilai 0.783 (nilai berada pada range 0.75-1),  dengan  arah  hubungan  yang  po- sitif.  Dengan  kata  lain  semakin  bertam- bahnya  nilai  variable  bebas,  akan  mempe- ngaruhi  hasil  tangkapan.  Nilai  R 2 adalah sebesar  0.613,  yang  memiliki  makna  se- mua variable bebas (Jumlah ABK, Panjang Jaring,  Tinggi  Jaring,  Lama setting ,  dan Lama Hauling )  mempengaruhi  jumlah hasil  tangkapan  sebesar  61,30%,  sedang- kan  sisanya  38,70%  diperngaruhi  oleh factor  bebas  lainnya  yang  tidak  dihitung
dalam  penelitian  ini.  Secara  Umum  persa- maan Regresi yang dihasilkan adalah
Y  = 274.584  +  2.296X1  +  0.799X2  - 3.201X3 - 0.605X4 - 0.040X5
Berdasarkan hasil uji T yang dilaku- kan,  maka  faktor  Jumlah  ABK,  Lama setting dan  Lama hauling berpengaruh nyata  terhadap  jumlah  hasil  tangkapan Ikan Nike menggunakan Tagahu,

## DAFTAR PUSTAKA
Bertan, C. V., Dundu, A. K. T., & Manda- gi,  R.  J.  (2016).  Pengaruh  pendaya- gunaan sumber daya manusia (Tena- ga  Kerja)  terhadap  hasil  pekerjaan (studi  kasus  Perumahan  Taman Mapanget Raya (TAMARA)) . Jurnal Sipil Statik , 4 (1). Fachrussyah,  Z.  C.  (2017).  Buku  Ajar Dasar Dasar Penangkapan I- kan. MAKALAH , 2 , 1354.
Ghozali,  I.  (2005). Aplikasi  Analisis Multivariat  dengan  Program  SPSS Edisi Ketiga . Badan Penerbit Universitas Diponegoro.Semarang. Halin,  H.,  Wijaya,  H.,  &  Yusilpi,  R. (2017).  Pengaruh  Harga  Jual  Kaca Patri  Jenis  Silver  Terhadap  Nilai Penjualan  Pada  Cv.  Karunia  Kaca Palembang Tahun 2004-2015. Jurnal  Ecoment  Global:  Kajian Bisnis dan Manajemen , 2 (2), 49-56.
In,  A.  W.  K.,  &  Asyik,  N.  F.  (2019). Pengaruh  kompetensi  dan  indepen- densi terhadap kualitas audit dengan etika auditor sebagai variabel pemo- derasi. Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi (JIRA) , 8 (8).
Kirom,  B.  (2021).  Mengukur  Kinerja Pelayanan  dan  Kepuasan  Konsu- men.
Lawendatu, J., Kekenusa, J. S., & Hatidja, D.  (2014).  Regresi  linier  berganda untuk  menganalisis  pendapatan  pe- tani  pala. d'CARTESIAN , 3 (1),  66- 72.
Liputo,  S.  A.,  Berhimpon,  S.,  &  Fatimah, F.  (2019).  Analisa  nilai  gizi  serta
komponen  asam  amino  dan  asam lemak dari nugget ikan nike (Awaous  melanocephalus)  dengan penambahan tempe. Chemistry Progress , 6 (1).
Muin, M. (2020). Pengaruh faktor produksi terhadap  hasil  produksi  merica  di desa era baru kecamatan tellulimpoe kabupaten sinjai. Economix , 5 (1).
Nurudin,  M.,  Mara,  M.  N.,  &  Kusnandar, D.  (2014).  Ukuran  sampel  dan distribusi  sampling  dari  beberapa variabel  random  kontinu. Bimas- ter , 3 (01). Nasriani, N. (2018, October). Analisis nilai tambah  produk  olahan  ikan  nike  di Kota Gorontalo. In Prosiding Seminar Nasional Lingkungan Lahan Basah (Vol. 3, No. 1). Olii, A. H., Sahami, F. M., Hamzah, S. N.,
&  Pasisingi,  N.  (2017).  Preliminary findings  on  distribution  pattern  of larvae  of  nike  fish  (Awaous  sp.)  in the estuary of Bone River, Gorontalo Province, Indonesia. Aquaculture,  Aquarium,  Conserva- tion  &  Legislation , 10 (5),  1110- 1118.
Sahami, F. M., Kepel, R. C., Olii, A. H., & Pratasik, S. B. (2019). What species make  up  the  Nike  fish  assemblages at the macrotidal estuary in Gorontalo Bay, Indonesia?. F1000Research , 8 (1654), 1654.
Sasongko,  F.  (2013).  Pengaruh  kualitas layanan  terhadap  kepuasan  pelang- gan restoran ayam penyet ria. Jurnal Strategi Pemasaran , 1 (2), 1-7.
Sugiyono.  (2015).  “ Metode  Penelitian Mana-jemen” Edisi Keempat. Alfabeta. Bandung. Sugiyono. (2015). Statistika Non Parametris untuk Penelitian. Bandung : ALFABETA.
Sukestiyarno,  Y.  L.,  &  Agoestanto,  A.
(2017). Batasan Prasyarat Uji Normalitas  dan  Uji  Homogenitas Pada  Model  Regresi  Linear. Unnes
Journal  of  Mathematics , 6 (2),  168- 177.
Sulistyono, S., & Sulistiyowati, W. (2018).
Peramalan  produksi  dengan  metode regresi  linier  berganda. PROZIMA (Productivity, Optimization and Manufacturing System Engineering) , 1 (2), 82-89. Sriningsih, M., Hatidja, D., & Prang, J. D. (2018). Penanganan Multikolinearitas dengan Menggunakan Analisis Regresi Komponen  Utama  pada  Kasus Impor Beras di Provinsi Sulut. Jurnal  Ilmiah  Sains , 18 (1),
18-24.
Wolok, T., Fachrussyah, Z. C., & Yantu, I.
(2019).  Technical  And  Economic Analysis  Of  Catching  Equipment Totaluo  In  Nike  Fishing  (Awaous Melanocephalus) In Gorontalo City. Jambura Science of Management , 1 (2), 65-71
Quraisy,  A.  (2020).  Normalitas  Data Menggunakan Uji Kolmogorov- Smirnov  dan  Saphiro-Wilk. J-HEST Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology , 3 (1), 7-11. Zakaria,  Z.  (2018).  Analisis  Morfometrik Schooling  Ikan  Nike  di  Perairan Laut Pesisir Kota Gorontalo. Jambura Journal of Educational  Chemistry , 13 (1),  77- 80.