…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)

## ANALISIS  TINGKAT  KESEJAHTERAAN  NELAYAN  DI  KECAMATAN  BULAK,  KOTA SURABAYA
Oleh Fausania Hibatullah 1, Dwi Endah Kusrini 2 , Mochammad Reza Habibi 3, Rizka Widya B 4, Athaya Raihan Z 5, Aisyah Amalia S 6, Labiba Safaalma S 7, Aditya Bagas S 8, Azzahra Sabrinaninda P 9 1,2,3,4,5,6,7,8,9 Departemen Statistika Bisnis, Fakultas Vokasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Kampus ITS Sukolilo-Surabaya, 60111 Email: 1 fausania.hibatullah@its.ac.id
Article History:
Received: 21-11-2023 Revised: 29-11-2023 Accepted: 24-12-2023
Abstract: Selain menjadi kota metropolitan terbesar kedua di  Indonesia,  Surabaya  juga  merupakan  kota  pesisir  yang memiliki  potensi  tinggi  di  sektor  perikanan  dan  kelautan. Banyak  warga  Surabaya  mencari  nafkah  sebagai  nelayan yang  tersebar  di  9  kecamatan.  Namun,  sayangnya,  masih banyak  nelayan  yang  mengalami  rendahnya  tingkat kesejahteraan,  termasuk  nelayan  di  Kecamatan  Bulak. Tingkat kesejahteraan ini dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  diduga  memengaruhi tingkat  kesejahteraan  nelayan  di  Kecamatan  Bulak menggunakan  metode  regresi  logistik  biner.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  survei langsung kepada para nelayan di Kecamatan Bulak, dengan pengambilan  sampel  menggunakan  metode  klaster  satu tahap.  Data  kemudian  dideskripsikan  dalam  tabel kontingensi untuk semua variabel prediktor yang berbentuk kategori.  Selanjutnya,  dilakukan  uji  independensi  dan analisis  menggunakan  regresi  logistik  biner,  yang melibatkan  uji  signifikansi  parameter  secara  serentak  dan parsial,  pembentukan  model,  kesesuaian  parameter,  odds ratio,  dan  ketepatan  klasifikasi.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  lamanya  waktu  melaut  dan  jarak tempuh  melaut  saling  berhubungan  dengan  tingkat kesejahteraan  nelayan.  Keduanya  memiliki  pengaruh signifikan pada  uji parameter  secara  serentak  dan parsial. Model  yang  terbentuk  dianggap  sesuai,  dengan  persentase ketepatan klasifikasi sebesar 66,2%.
Keywords: Kesejahteraan Nelayan, Odds Ratio, Regresi Logistik Biner, Tabel Kontingensi
PENDAHULUAN
Kota  Surabaya  menunjukkan  realitas  kelompok  masyarakat  dengan  tingkat kesejahteraan  yang  cukup  mengkhawatirkan.  Pada  tahun  2021,  terdapat  1.902  nelayan yang tersebar di 9 kecamatan di Kota Surabaya. Kecamatan Bulak, dengan jumlah nelayan mencapai  36%  dari  total  nelayan  di  kota  tersebut,  menjadi  kecamatan  dengan  nelayan terbanyak.  Meskipun  memiliki  peran  signifikan  dalam  sektor  kelautan  dan  perikanan

## Vol.3, No.7, Desemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
sebagai  pelaku  usaha,  masyarakat  nelayan  di  Kecamatan  Bulak  masih  menghadapi tantangan  tingkat  kesejahteraan  yang  sebanding  dengan  masyarakat  nelayan  di  berbagai wilayah  pesisir  lainnya.  Tingkat  kesejahteraan  yang  rendah  tersebut  tercermin  dalam berbagai  permasalahan  sosial  dan  ekonomi,  yang  menyebabkan  tingkat  pendapatan  dan standar  hidup  di  Kecamatan  Bulak  berada  di  bawah  rata-rata  standar  penduduk  Kota Surabaya  secara  umum  [3].  Tidak hanya  menghadapi  masalah struktural,  para  nelayan  di Kecamatan  Bulak  juga  dihadapkan  pada  tantangan  kultural.  Kondisi  semacam  ini menyebabkan  ketidaksejahteraan  di  antara  para  nelayan,  menciptakan  rasa  kekurangan dan ketidakpastian yang selalu menyertai mereka dalam menjalani kehidupan sehari-hari dan mengelola usaha mereka. Banyak indikator dapat digunakan untuk menentukan tingkat kesejahteraan,  sehingga  memungkinkan  identifikasi  faktor-faktor  yang  mungkin memengaruhi tingkat kesejahteraan nelayan di Kecamatan Bulak. Penentuan faktor-faktor tersebut  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode,  salah  satunya  adalah  analisis  regresi logistik.
Dalam  penelitian  ini,  tingkat  kesejahteraan  diklasifikasikan  ke  dalam  dua  kategori, yaitu  prasejahtera  dan  sejahtera.  Oleh  karena  itu,  metode  analisis  regresi  logistik  yang sesuai  adalah  regresi  logistik  biner.  Regresi  logistik  biner  digunakan  untuk menggambarkan  hubungan  antara  satu  atau  lebih  variabel  independen  dengan  variabel dependen yang bersifat kategorikal dengan dua kemungkinan, seperti dalam kasus tingkat kesejahteraan nelayan. Analisis regresi logistik biner bertujuan untuk mendapatkan model terbaik  dan  paling  sederhana  yang  dapat  menggambarkan  hubungan  antara  variabel respon  biner  dengan  variabel  prediktor  yang  dipilih.  Regresi  logistik  sering  dipilih  dan diterapkan secara luas dalam analisis karena memiliki sejumlah keunggulan dibandingkan dengan  jenis  regresi  lainnya.  Kelebihan  utama  regresi  logistik  terletak  pada ketidakbergantungannya  pada  asumsi-asumsi  seperti  normalitas,  heteroskedastisitas,  dan autokorelasi.  Hal  ini  disebabkan  oleh  fakta  bahwa  variabel  terikat  dalam  regresi  logistik berupa variabel dummy (0 dan 1), sehingga tidak memerlukan pengujian terhadap ketiga asumsi tersebut pada residualnya. Disamping itu, variabel independennya dapat terdiri dari kombinasi  variabel  kontinu,  diskrit,  dan  dikotomis.  Selain  itu,  tidak ada  keharusan  untuk membatasi  jenis  variabel  independennya,  dan variabel  bebasnya  tidak  diwajibkan  berada dalam bentuk interval.
Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki faktor-faktor yang diduga mempengaruhi tingkat  kesejahteraan,  seperti  kendala  dalam mengakses  modal,  tingkat  pengetahuan  dan keterampilan  dalam  pemanfaatan  teknologi,  dan  keterbatasan  sumber  daya  manusia (nelayan)  yang  masih  rendah.  Informasi  terkait  dengan  karakteristik  kondisi  nelayan  di Kecamatan  Bulak  diperlukan  untuk  memastikan  kesesuaian  dengan  permasalahan  yang dihadapi.  Untuk  menggambarkan  hubungan  antara  kondisi  yang  dihadapi  oleh  nelayan dengan  tingkat  kesejahteraan  mereka,  analisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat kesejahteraan nelayan di Kecamatan Bulak dilakukan dengan menggunakan regresi logistik biner.
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  nelayan  di  Kecamatan  Bulak,  Kota  Surabaya, dengan jenis data yang dikumpulkan bersifat primer melalui survei offline yang dilakukan melalui wawancara. Hasil penelitian akan dijelaskan menggunakan tabel kontingensi untuk mengidentifikasi  karakteristik  responden  yang  disurvei.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
memberikan  informasi  berharga  kepada  instansi  terutama  Pemerintah  Kota  Surabaya dalam  menangani  masalah  tingkat  kesejahteraan  nelayan.  Pemahaman  ini  diharapkan dapat  membantu  prioritas  program  atau  kebijakan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan nelayan, dengan mempertimbangkan model dan variabel yang memiliki dampak signifikan terhadap kesejahteraan nelayan di Kecamatan Bulak, Kota Surabaya.

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  yaitu  diperoleh  secara langsung  melalui  wawancara.  Wawancara  tersebut  dilakukan  dengan  para  nelayan  di Kecamatan  Bulak  terkait  tingkat  kesejahteraan  dan  faktor-faktor  yang  diduga memengaruhinya.

## Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Satuan Skala Kategori Y Tingkat Kesejahteraan Nelayan - Nominal 0: Keluarga Sejahtera 1: Keluarga Prasejahtera X 1 Usia Nelayan Tahun Ordinal 0: >54 1: 54-43 2: <43 X 2 Pendapatan Nelayan Rupiah  Ordinal 0: >Rp 207.250 1: Rp 207.250-111.650 2: <Rp 111.650 X 3 Lama Melaut Nelayan Menit Ordinal 0: >540 1: 540-420 2: <420 X 4 Jumlah Hasil Tangkapan Nelayan Kg Ordinal 0: >20 1: 20-10 2: <10 X 5 Jumlah Tenaga Kerja Nelayan Orang Ordinal 0: >2 1: 2-1 2: <1 X 6 Harga Hasil Tangkapan Nelayan  Rupiah  Ordinal 0: >Rp 300.000 1: Rp 300.000-150.000 2: <Rp 150.000 X 7 Pengalaman Menjadi Nelayan Tahun Ordinal 0: >35 1: 35-22 2: <22 X 8 Jarak Melaut Nelayan Km Ordinal 0: >224 1: 22,4-10 2: <10 X 9 Modal Nelayan Rupiah  Ordinal 0: >Rp 100.000 1: Rp 100.000-50.000 2: <Rp 50.000 X 10 Jenis Alat Tangkap Nelayan - Nominal 0: Jaring 1: Pancing 2: Lainnya

## Vol.3, No.7, Desemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Berikut merupakan rincian pertanyaan yang diajukan untuk mengkategorikan tingkat kesejahteraan nelayan dengan masing-masing pertanyaan berkategori 0 = Ya dan 1 = Tidak.
Pertanyaan Kebutuhan Dasar Keluarga Kategori Skala P 1 Berapa kali bapak/ibu/saudara makan dalam sehari 0: <2kali 1: ≥ 2-3 kali 2: ≥ 3kali Ordinal P 2 Anggota keluarga memiliki pakaian yang berbeda untuk di rumah,
bekerja/sekolah, dan bepergian
0: Ya 1: Tidak Nominal P 3 Rumah yang ditempati keluarga mempunyai atap, lantai dan dinding yang baik P 4 Bila ada anggota keluarga sakit dibawa ke prasarana kesehatan P 5 Mengikuti program Keluarga Berencana di prasarana kesehatan P 6 Semua anak umur 7-15 tahun dalam keluarga bersekolah Pertanyaan Kebutuhan Psikologis Kategori Skala P 1 Pada umumnya anggota keluarga melaksanakan ibadah sesuai dengan agama dan kepercayaan masing-masing
0: Ya 1: Tidak Nominal P 2 Seluruh anggota keluarga makan daging/ikan/telur setidaknya sekali dalam seminggu P 3 Seluruh anggota keluarga memperoleh satu setel pakaian baru setidaknya sekali dalam setahun P 4 Luas lantai rumah paling kurang 8 meter persegi untuk setiap penghuni rumah Pertanyaan Kebutuhan Psikologis Kategori Skala P 5 Tiga bulan terakhir keluarga dalam keadaan sehat sehingga dapat melaksanakan tugas/fungsi masing-masing
0: Ya 1: Tidak Nominal P 6 Ada seorang atau lebih anggota keluarga yang bekerja untuk memperoleh penghasilan P 7 Seluruh anggota keluarga umur 10 - 60 tahun bisa membaca dan menulis P 8 Jumlah anak lebih dari 2 dan mengikuti program Keluarga Berencana Pertanyaan Kebutuhan Pengembangan Kategori Skala P 1 Keluarga berupaya meningkatkan pengetahuan agama 0: Ya 1: Tidak Nominal P 2 Sebagian penghasilan keluarga ditabung dalam bentuk uang atau barang P 3 Kebiasaan keluarga makan bersama setidaknya sekali dalam seminggu dimanfaatkan untuk berkomunikasi P 4 Keluarga ikut dalam kegiatan masyarakat di lingkungan tempat tinggal P 5 Keluarga memperoleh informasi dari surat kabar/majalah/ radio/tv/internet Pertanyaan Kebutuhan Aktualisasi Diri Kategori Skala P 1 Keluarga secara teratur dengan suka rela memberikan sumbangan materiil untuk kegiatan sosial 0: Ya 1: Tidak Nominal P 2 Ada anggota keluarga yang aktif sebagai pengurus perkumpulan sosial/yayasan/ institusi masyarakat
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)

## Metode Pengambilan Sampel
Penelitian  mengenai  analisis  tingkat  kesejahteraan  nelayan  di  Kecamatan  Bulak menggunakan  metode  klaster  satu  tahap  dalam  pengambilan  sampel.  Unit  sampelnya adalah  para  nelayan  di  Kecamatan  Bulak  yang  berasal  dari  empat  kelurahan,  yakni Kelurahan  Bulak,  Kelurahan  Sukolilo  Baru,  Kelurahan  Kenjeran,  dan  Kelurahan  Kedung Cowek,  yang  dianggap  sebagai  klaster.  Dari  keempat  kelurahan  tersebut,  terpilih  dua kelurahan sebagai klaster, yaitu Kelurahan Kedung Cowek dan Kelurahan Kenjeran. Jumlah sampel  yang  dipilih  dari  kedua  kelurahan  tersebut  adalah  108  nelayan  dari  Kelurahan Kedung  Cowek  dan  21  nelayan  dari  Kelurahan  Kenjeran,  sehingga  total  sampel  yang diambil sebanyak 129 nelayan.

## Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berdasarkan  tujuan  yang  ingin dicapai, dengan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut.
1. Menguji independensi antara tingkat kesejahteraan nelayan dengan variabel prediktor.
2. Menganalisis  regresi  logistik  biner  untuk  mengetahui  variabel  yang  berpengaruh signifikan terhadap tingkat kesejahteraan nelayan.
a. Melakukan uji signifikansi parameter serentak.
b. Melakukan uji signifikansi parameter parsial.
c. Membentuk model regresi logistik biner.
d. Melakukan uji kesesuaian parameter.
e. Melakukan penghitungan nilai odds ratio .
f. Melakukan penghitungan ketepatan klasifikasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  Independensi  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhi  Tingkat  Kesejahteraan  Nelayan  di Kecamatan Bulak Kota Surabaya
Uji  Independensi  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menentukan  apakah  terdapat hubungan  antara  variabel  kategorik.  Uji  independensi  terhadap  faktor-faktor  yang mempengaruhi  tingkat  kesejahteraan  nelayan  di  Kecamatan  Bulak,  Kota  Surabaya,  pada tingkat signifikansi 10% disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Statistik Uji Independensi Variabel Prediktor χ 2hitung χ 20,1;(2) P- Value Keputusan Usia (X 1 ) 0,958
4,61
0,619  Gagal Tolak H 0 Pendapatan (X 2 ) 3,717 0,156  Gagal Tolak H 0 Lama Waktu Melaut (X 3 ) 11,417 0,003 Tolak H 0 Jumlah Hasil Tangkapan (X 4 ) 0,900 0,638  Gagal Tolak H 0 Jumlah Tenaga Kerja (X 5 ) 0,526 0,769  Gagal Tolak H 0 Harga Hasil Tangkapan (X 6 ) 0,220 0,896  Gagal Tolak H 0 Pengalaman Menjadi Nelayan (X 7 )  4,278 0,118  Gagal Tolak H 0 Jarak Tempuh Melaut (X 8 ) 12,412 0,002 Tolak H 0 Modal Melaut (X 9 ) 0,294 0,863  Gagal Tolak H 0 Jenis Alat Tangkap (X 10 ) 1,085 0,581  Gagal Tolak H 0
Tabel  4  mengindikasikan  adanya  hubungan  yang  signifikan  antara  tingkat kesejahteraan  nelayan  dengan  dua  variabel,  yaitu  lama  waktu  melaut  dan  jarak  tempuh

## Vol.3, No.7, Desemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
melaut.  Hasil  statistik  uji  χ 2hitung pada  Tabel  4  untuk  lama  waktu  melaut  sebesar  11,417, melebihi nilai kritis dari tabel χ 2 (0,1;2) sebesar 4,61. P-Value yang terkait dengan variabel ini adalah 0,003, angka yang lebih kecil daripada tingkat signifikansi α sebesar 0,1. Hal ini menunjukkan  bahwa  hubungan  antara  lama  waktu  melaut  dan  tingkat  kesejahteraan nelayan adalah signifikan secara statistik.
Sementara itu, untuk jarak tempuh melaut, statistik uji χ 2hitung sebesar 12,412, yang juga melebihi nilai kritis dari tabel χ 2 (0,1;2) sebesar 4,61. P-Value yang terkait dengan variabel ini  adalah  0,002,  angka  yang  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  α  sebesar  0,1.  Artinya, hubungan  antara  jarak  tempuh  melaut  dan  tingkat  kesejahteraan  nelayan  juga  terbukti signifikan secara statistik.

## Regresi  Logistik  Biner  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhi  Tingkat  Kesejahteraan  Nelayan  di Kecamatan Bulak Kota Surabaya
Analisis  regresi  logistik  biner  pada  faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat kesejahteraan  nelayan  di  Kecamatan  Bulak  Kota  Surabaya  meliputi  uji  siginifikansi parameter  serentak,  uji  siginifikansi  parameter  parsial,  model  regresi  logistik  biner, kesesuaian parameter, odds ratio , dan ketepatan klasifikasi.

## 1. Uji Signifikansi Parameter Serentak
Uji serentak digunakan untuk mengetahui apakah terdapat variabel-variabel prediktor yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kesejahteraan  nelayan  di  Kecamatan  Bulak Kota Surabaya pada taraf signifikan 10%. Hasil analisis disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Statistik Uji Serentak
χ 2hitung χ 20,1;(20) P -Value 31,444  28,412 0,050
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  nilai  statistik  uji χ 2hitung sebesar  31,444  di  mana  nilai statistik  uji  tersebut  lebih  besar  dari  nilai  tabel χ 20,1;(20) sebesar  28,412  dan  diperkuat dengan nilai P- Value sebesar 0,050 yang lebih kecil dari α sebesar 0,1 sehingga diputuskan tolak  H 0 yang  artinya,  minimal  ada  salah  satu  variabel  prediktor  yang  berpengaruh signifikan terhadap tingkat kesejahteraan nelayan di Kecamatan Bulak Kota Surabaya.

## 2. Uji Signifikansi Parameter Parsial
Uji  parsial  dilakukan  untuk  mengetahui  variabel  apa  yang  memberikan  pengaruh yang signifikan terhadap respons. Hasil pengujian secara parsial pada data tingkat kesejahteraan nelayan di Kecamatan Bulak Kota Surabaya pada taraf signifikan 10% disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Statistik Uji Parsial Variabel W hitung χ 20,1;(2) P- Value Keputusan Usia (X 1 ) 2,364
4,61
0,307  Gagal Tolak H 0 Pendapatan (X 2 ) 2,681 0,262  Gagal Tolak H 0 Lama Waktu Melaut (X 3 ) 6,562 0,038 Tolak H 0 Jumlah Hasil Tangkapan (X 4 ) 1,118 0,572  Gagal Tolak H 0 Jumlah Tenaga Kerja (X 5 ) 0,333 0,847  Gagal Tolak H 0 Harga Hasil Tangkapan (X 6 ) 0,596 0,742  Gagal Tolak H 0 Pengalaman Menjadi Nelayan (X 7 )  5,556 0,062 Tolak H 0 Jarak Tempuh Melaut (X 8 ) 4,809 0,090 Tolak H 0 Modal Melaut (X 9 ) 0,781 0,676  Gagal Tolak H 0 Jenis Alat Tangkap (X 10 ) 2,457 0,293  Gagal Tolak H 0
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Tabel  6  menyajikan  informasi  bahwa  dari  kesepuluh  variabel  prediktor  yang  diuji, hanya  tiga  di  antaranya  menunjukkan  signifikansi  statistik,  yaitu  lama  waktu  melaut, pengalaman menjadi nelayan, dan jarak tempuh melaut. Ketiga variabel tersebut memiliki nilai statistik uji W berturut-turut sebesar 6,562; 5,556; dan 4,809. Nilai-nilai ini melebihi nilai kritis dari tabel χ2(0,1;2) yang sebesar 4,61. Validitas temuan ini diperkuat oleh nilai P-Value  berturut-turut  sebesar  0,038;  0,062;  dan  0,090,  yang  lebih  kecil  daripada  tingkat signifikansi α sebesar 0,1.
Dengan temuan ini, dapat disimpulkan bahwa lama waktu melaut, pengalaman menjadi nelayan,  dan  jarak  tempuh  melaut  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  tingkat kesejahteraan  nelayan  di  Kecamatan  Bulak,  Kota  Surabaya.  Sebaliknya,  variabel  usia, pendapatan,  jumlah  hasil  tangkapan,  jumlah  tenaga  kerja,  harga  hasil  tangkapan,  modal, dan  jenis  alat  tangkap  tidak  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat kesejahteraan  nelayan  dalam  konteks  tersebut.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan pengeluaran variabel tersebut dari model analisis, serta dilakukan kajian ulang melalui uji serentak  hingga  uji  parsial  untuk  mendapatkan  model  yang  sesuai  dengan  variabel  yang secara  signifikan  memengaruhi  tingkat  kesejahteraan  nelayan  di  wilayah  tersebut.  Hasil analisis disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Statistik Uji Parsial Variabel yang Signifikan Variabel W hitung χ 20,10;(2) P- Value Keputusan Lama Waktu Melaut (X 3 ) 5,737 4,61 0,057 Tolak H 0 Pengalaman Menjadi Nelayan (X 7 )  2,373 0,305 Gagal Tolak H 0 Jarak Tempuh Melaut (X 8 ) 5,288 0,071 Tolak H 0
Tabel 7 menunjukkan bahwa dari tiga variabel prediktor yang sebelumnya signifikan, hanya  terdapat  2  variabel  yang  memiliki  nilai  statistik  uji  W lebih  besar  dari  χ 20,10;(df) maupun  P- Value yang  lebih  kecil  dari  α sebesar 0,1.  Kedua  variabel tersebut  adalah lama waktu melaut dengan nilai  statistik uji W hitung sebesar 5,737 yang lebih besar dari χ 20,10;(2) sebesar  4,61  dan diperkuat  dengan P- Value sebesar  0,057  yang  lebih  kecil  dari  α  sebesar 0,10. Kemudian, jarak tempuh melaut memiliki nilai statistik uji W sebesar 5,288 yang lebih besar  dari  χ 20,10;(2) sebesar  4,61  dan  diperkuat  dengan  P- Value sebesar  0,071  yang  lebih kecil  dari  α  sebesar  0,10.  Kedua  variabel  tersebut  memberikan  keputusan  tolak  H 0 ,  yang artinya  variabel  lama  waktu  melaut  dan  jarak  tempuh  melaut  berpengaruh  signifikan terhadap tingkat kesejahteraan nelayan di Kecamatan Bulak.
Karena  variabel  pengalaman  menjadi  nelayan  tidak  memiliki  dampak  yang  signifikan terhadap  tingkat  kesejahteraan  nelayan  di  Kecamatan  Bulak,  maka  variabel  ini  perlu dihapus  dari  model  analisis.  Dalam  rangka  mendapatkan  model  yang  lebih  tepat,  proses analisis akan dilakukan kembali, dimulai dari uji serentak hingga uji parsial, dengan tujuan mengidentifikasi  dan  menyertakan  semua  variabel  yang  memiliki  signifikansi  terhadap tingkat kesejahteraan nelayan di wilayah tersebut. Hasil analisis disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Statistik Uji Parsial Variabel yang Signifikan Kedua
Variabel W hitung χ 20,1;(2) P- Value Keputusan
Lama Waktu (X 3 ) 5,625 4,61 0,060 Tolak H 0 Jarak Tempuh (X 8 )  6,459 0,040 Tolak H 0

## Vol.3, No.7, Desemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Tabel 8 menunjukkan bahwa dari dua variabel prediktor yang sebelumnya signifikan, keduanya memiliki nilai statistik uji W lebih besar dari χ 20,1;(2) dan diperkuat P- Value yang lebih kecil dari α sebesar 0,1. Lama waktu melaut memiliki nilai statistik uji W hitung sebesar 5,625  yang  lebih  besar  dari  χ 20,1;(2) sebesar  4,605  dan  diperkuat  dengan  P- Value sebesar 0,060 yang lebih kecil dari α sebesar 0,1. Kemudian variabel jarak tempuh melaut memiliki nilai  statistik  uji  W hitung sebesar  6,459  yang  lebih  besar  dari  χ 20,10;(2) sebesar  4,61  dan diperkuat dengan P- Value sebesar 0,040 yang lebih kecil dari α sebesar 0,1. Kedua variabel tersebut  memberikan  keputusan  tolak  H 0 ,  yang  arrtinya  lama  waktu  melaut  dan  jarak tempuh  melaut  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kesejahteraan  nelayan  di Kecamatan Bulak.

## 3. Model Regresi Logistik Biner
Model  regresi  logistik  biner  yang  digunakan  ialah  model  logit  dengan  metode enter untuk  menyelidiki  model  dari  model  terlengkap  menuju  model  yang  lebih  sederhana dengan  variabel  yang  signifikan  saja,  yaitu  lama  waktu  melaut  dan  jarak  tempuh  yang berpengaruh  pada  tingkat  kesejahteraan  nelayan  di  Kecamatan  Bulak  Kota  Surabaya ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Koefisien Parameter Variabel Koefisien Parameter Intersep -0,142 Lama Waktu Melaut (X 3(1) ) -0,621 Lama Waktu Melaut (X 3(2) ) 0,459 Jarak Tempuh Melaut (X 8(1) ) -0,432 Jarak Tempuh Melaut (X 8(2) ) 0,861
Model logit yang terbentuk adalah sebagai berikut: g(x) = -0,142 – 0,621X 3(1) + 0,459 X 3(2) – 0,432 X 8(1) + 0,861X 8(2) Berdasarkan model logit di atas dapat dibentuk model probit:
π(x) = 𝑒𝑥𝑝⁡(−0,142−0,621(0)+0,459(1)−0,432(0)+0,861(1)) 1+𝑒𝑥𝑝⁡(−0,142−0,621(0)+0,459(1)−0,432(0)+0,861(1))
π(x) = 3,248 4,248 = 0,765
Ini  berarti,  kemungkinan  seorang  nelayan  yang  menghabiskan  waktu  melautnya kurang  dari  420  menit  dan  melakukan  perjalanan  melaut  kurang  dari  10  km  untuk dikategorikan  sebagai  keluarga  praasejahtera  adalah  sebesar  0,765.  Oleh  karena  itu, peluang  seorang  nelayan  dengan  lama  waktu  melaut  kurang  dari  420  menit  dan  jarak tempuh melaut kurang dari 10 km untuk dikategorikan sebagai keluarga sejahtera adalah sebesar 0,235.

## 4. Kesesuaian Model
Pengujian  kesesuaian  model  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  persamaan  model yang  telah  dibentuk  sesuai.  Pengujian  kesesuaian  model  menggunakan  uji Hosmer dan Lemeshow pada taraf signifikan 10% disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10. Statistik Uji Kesesuaian Model χ 2hitung χ 20,1;(4) P -Value 5,329  7,779 0,502
Tabel  10  menunjukkan  bahwa  nilai  statistik  uji χ 2hitung sebesar  5,329  di  mana  nilai statistik uji tersebut lebih kecil dari nilai tabel χ 20,1;(4) sebesar 7,779 dan diperkuat dengan
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
nilai P- Value sebesar 0,502 yang lebih besar dari α sebesar 0,1 sehingga diputuskan gagal tolak H 0 yang artinya, model yang terbentuk telah sesuai.
5. Odds Ratio
Odds  ratio digunakan  untuk  memperkirakan  besarnya  pengaruh  masing-masing variabel  prediktor  yang  signifikan. Odds  ratio pada  tingkat  kesejahteraan  nelayan  di Kecamatan Bulak ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Odds Ratio Variabel Odds Ratio Lama Waktu Melaut (X 3(1) ) 0,538 Lama Waktu Melaut (X 3(2) ) 1,583 Jarak Tempuh Melaut (X 8(1) ) 0,649 Jarak Tempuh Melaut (X 8(2) ) 2,366
Tabel  11  menggambarkan  bahwa  dalam  konteks  waktu  melaut,  nilai  odds  ratio menunjukkan  bahwa  jika  seorang  nelayan  menghabiskan  waktu  melaut  lebih  dari  540 menit, maka peluang untuk dikategorikan sebagai keluarga prasejahtera adalah 1,715 kali lebih tinggi dibandingkan dengan nelayan yang melaut selama 420-540 menit. Sebaliknya, jika seorang nelayan melaut kurang dari 420  menit, peluang untuk dikategorikan sebagai keluarga  prasejahtera  adalah  1,583  kali  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  nelayan  yang melaut lebih dari 540 menit.
Selain  itu,  dalam  hal  jarak  tempuh  melaut,  nilai  odds  ratio  menunjukkan  bahwa  jika seorang nelayan menempuh jarak lebih dari 22,4 km, peluang untuk dikategorikan sebagai keluarga  prasejahtera  adalah  1,54  kali  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nelayan  yang melaut dalam jarak 10-22,4 km. Di sisi lain, jika seorang nelayan melaut dalam jarak kurang dari  10  km,  peluang  untuk  dikategorikan  sebagai  keluarga  prasejahtera  adalah 2,366  kali lebih besar dibandingkan dengan nelayan yang melaut dalam jarak lebih dari 22,4 km.

## 6. Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan klasifikasi merupakan suatu cara untuk menyatakan kelayakan suatu model dengan  melihat  seberapa  besar  observasi  secara  tepat  diklasifikasikan.  Hasil  ketepatan klasifikasi  pada  tingkat  kesejahteraan  nelayan  di  Kecamatan  Bulak  Kota  Surabaya ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Ketepatan Klasifikasi Observasi Prediksi Tingkat Kesejahteraan Persetase Benar (%) Keluarga Sejahtera Keluarga Prasejahtera Tingkat Kesejahteraan Keluarga Sejahtera 66 13 82,9 Keluarga Prasejahtera 33 27 45 Total Persentase (%) 66,2
Hasil  yang  tertera  pada  Tabel  12  memberikan  gambaran  tentang  tingkat  ketepatan klasifikasi  tingkat  kesejahteraan  nelayan  berdasarkan  variabel  lama  waktu  melaut  dan jarak  tempuh  melaut  secara  keseluruhan,  yang  mencapai  66,2%.  Angka  ini mengindikasikan  bahwa  model  atau  metode  klasifikasi  yang  digunakan  mampu memprediksi tingkat kesejahteraan nelayan dengan akurasi sebesar 66,2%. Hasil ini dapat dianggap cukup baik.

## Vol.3, No.7, Desemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)

## KESIMPULAN
Hasil uji independesi lama waktu melaut dan jarak tempuh dependen terhadap tingkat kesejahteraan  nelayan.  Terdapat  variabel  prediktor  yang  berpegaruh  signifikan  pada  uji serentak  dan  pada  uji  parsial  lama  waktu  melaut  dan  jarak  tempuh  melaut  berpengaruh signifikan terhadap tingkat kesejahteraan nelayan dengan didapatkan model logit g(x) = - 0,142 – 0,621X 3(1) + 0,459 X 3(2) – 0,432 X 8(1) + 0,861X 8(2) . Model yang terbentuk telah sesuai dengan didapatkan persentase ketepatan klasifikasi yang cukup baik, yakni sebesar 66,2%. Saran
Saran yang dapat diberikan untuk peneliti selanjutnya adalah menambah variabel lain yang diduga memengaruhi kesejahteraan nelayan di Kecamatan Bulak, Kota Surabaya. Akan lebih baik lagi jika bisa menambah jumlah sampel atau bahkan memperluas penelitian tidak hanya di Kecamatan Bulak, Kota Surabaya. Hal ini dikarenakan terlihat kesenjangan antara nelayan  di  kecamatan  satu  dengan  yang  lainnya.  Sehingga,  perluasan  objek  penelitian diharapkan  agar  bisa  membantu  lebih  dalam  menggambarkan  kondisi  kesejahteraan nelayan.
Saran untuk instansi pemerintah adalah mencanangkan program terkait subsidi bahan bakar yang dibutuhkan oleh nelayan. Dari penelitian, dapat diketahui bahwa jarak tempuh dan  lama  melaut  menjadi  faktor  yang  memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap kesejahteraan nelayan. Hal ini tentu berkaitan dengan bahan bakar yang mereka butuhkan untuk  berangkat  melaut.  Dari  wawancara  yang  dilakukan,  banyak  pula  nelayan  yang mengeluhkan akses pembelian bahan bakar yang dirasa masih sulit karena harus membeli menggunakan jeriken dengan lokasi yang jauh dari rumah. Pemerintah bisa menyediakan tempat  pembelian  bahan  bakar  untuk  nelayan  melaut  di  sekitar  rumah  mereka.  Subsisdi juga  diperlukan  bagi  mereka,  karena  harga  bahan  bakar  yang  dijual  sekarang  masih dianggap  mahal  jika  dibandingkan  dengan  penghasilan  harian  mereka.  Selain  itu, diperlukan juga fasilitator untuk memfasilitasi para nelayan untuk melakukan peremajaan dan perbaikan kapal atau perahu yang digunakan untuk melaut, sehingga dengan perbaikan kapal  tersebut  mengurangi  risiko  terjadinya  kecelakaan  di  tengah  laut.  Pemerintah  juga dapat memberikan penyuluhan kepada masyarakat nelayan terkait dengan alat-alat melaut yang modern, supaya nelayan dapat menghasilkan hasil tangkapan yang lebih banyak lagi. Saran  yang  dapat  diberikan  kepada  pembaca,  yaitu  lebih  memperhatikan  faktor-faktor penyebab  pada  diagram Ishikawa ,  yaitu  faktor material ,  metode,  dan  pekerja.  Disarankan untuk memilih bahan yang lebih berkualitas dan mempersiapkan diri dengan cara latihan secara  kontinu  membuat paperbag agar  lebih  terampil  dan  menghindari  terjadinya  cacat yang menyebabkan terdapat produk paperbag tidak sesuai standar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Distan,  Profil  Perikanan  Kota  Surabaya,  Surabaya:  Dinas  Pertanian  Kota  Surabaya Bidang Perikanan dan Kelautan, 2012.
[2] B.  Viola,  “Ef ektivitas  Pelaksanaan  Program  Kartu  Usaha  Kelautan  dan  Perikanan (KUSUKA)  Bagi  Masyarakat  Nelayan  di  Kecamatan  Bulak  Kota  Surabaya,” Jurnal TRITON, vol. 18, no. 1, pp. 10-19, 2022.
[3] Y.  Nugraheni  dan  A.  Y.  Widyaningrum,  “Jaringan  Komunikasi  Koperasi  64  Bahari Surabaya dalam Pengelolaan Hasil Laut,” Jurnal Ilmu Komunikasi, vol. 4, no. 1, pp. 117-
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
138, 2021.
[4] M.  Suriadi,  “Analisis  Tingkat  Kesejahteraan  Masyarakat  Nelayan  di  Kabupaten Bombana  Provinsi  Sulawesi  Tenggara,” Skripsi  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis, Universitas Hasanuddin Makassar, pp. 1-98, 2016.
[5] A.  Wulandari,  F.  M.  Faruk,  F.  S.  Doven  dan  Budyanra,  “Penerapan  Metode  Regresi Logistik  Biner  Untuk  Mengetahui  Determinan  Kesiapsiagaan  Rumah  Tangga  dalam Menghadapi Bencana Alam,” Jakarta Timur, 2019.
[6] A.  K.  Umaroh,  “Perbandingan  Metode  Regresi  Logistik  Biner  dan  Classification  and Regression  Tree  pada Klasifikasi  Status  Kesejahteraan  Rumah  Tangga  di  Kota  Batu,” Skripsi Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, pp. 1-127, 2020.
[7] Rukini,  “Model  Regresi  Logistik  pada  Kelulusan  Ujian  Sertifikasi  Pengadaan  Barang dan Jasa Pemerintah,” Jurnal Ekonomi Kuantitatif, vol. 9, no. 1, pp. 80-84, 2016.
[8] Fitria, N. Rahma dan I. Arumsari, Manajemen Data untuk Survei Gizi, Bandung: Media Sains Indonesia, 2021.
[9] L. J. Kazmier, Statistik untuk Bisnis: Belajar Super Cepat, Jakarta: Erlangga, 2004.
[10] D.  W.  Hosmer  dan  S.  Lemeshow,  Applied  Logistic  Regression,  2  penyunt.,  USA:  John Wiley & Sons, Inc, 2000.
[11] C. A. W. Aji, “Analisis Faktor -Faktor yang Mempengaruhi Laju Pertumbuhan Penduduk Kota  Semarang  Tahun  2011  Menggunakan  Geographically  Weighted  Logistic Regression,” Jurnal Gaussian, vol. 3, no. 2, pp. 161-171, 2014.
[12] H.  Damanik,  S.  Sinaga  dan  R.  Bulolo,  “Aanalisis  Faktor -Faktor  yang  Mempengaruhi Audit  Delay  Pelaporan  Keuangan  pada  Perusahaan  Manufaktur  yang  Terdaftar  di Bursa Efek Indonesia,” Jurnal Darma Agung, vol. 29, no. 2, pp. 223-234, 2021.
[13] I.  Ummah,  “ Estimasi  Parameter  pada  Model  Regresi  Logistik  untuk  Respon  Biner Bivariat,” Skripsi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Semarang, pp. 1-79, 2018.
[14] Paiman,  Teknik  Analisis  Korelasi  dan  Regresi  Ilmu-Ilmu  Pertanian,  Yogyakarta:  UPY Press, 2019.
[15] B. Peeters, R. Dewil dan I. Y. Smets, “Improved Process Control of an Industrial Sludge Cemtrifuge-dryer  Installation  Through  Binary  Logistic  Regression  Modeling  of  The Fouling Issues,” Journal of Process Control, vol. 22, no. 7, pp. 1390-1391, 2012.
[16] S.  P.  Wulandari,  M.  Salamah  dan  D.  Susilaningrum,  Diktat  Pengajaran  Analisa  Data Kualitatif, Surabaya: ITS Press, 2009.
[17] Zakariyah, “Analisis Regresi Logistik Ordinal pada Prestasi Belajar Lulusan Mahasiswa S1  ITS  Surabaya  Berbasis  SKEM,” Tugas  Akhir  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam, ITS, pp. 1-75, 2015.
[18] BKKBN, Pedoman Tata Cara Pencatatan Dan Pelaporan Pendataan Keluarga, Sumatera Utara: Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional, 2014.

## Vol.3, No.7, Desemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)

## HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN