Hal 097-107 Disetujui: 20 Januari 2021
SISTEM INFORMASI PERIKANAN TANGKAP D.I. YOGYAKARTA:

## PENGEMBANGAN BASIS DATA LINGKUNGAN, PRODUKSI, DAN SISTEM KEPUTUSAN PENANGKAPAN IKAN
The Information Systems of Capture Fisheries in D.I. Yogyakarta: Development of Environmental Databases, Production, and Fish Catching Decision Systems
Oleh:
Mustaruddin 1 * , Asnil 2 , dan Angga Nugraha 3
1 Departemen Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, FPIK IPB, Bogor
2 Badan Nasional Pengelola Perbatasan (BNPP) RI, Jakarta
3 Sofware House Park, Bogor
* Korespondensi penulis: mus_m03@yahoo.com

## ABSTRAK
Sistem  informasi  perikanan  tangkap  membantu  Pemerintah  D.I.  Yogyakarta  dalam pembangkitan ekonomi dan pengambilan kebijakan perikanan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi yang memuat sistem basis data dan sistem pengambilan keputusan perikanan tangkap. Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan  November  2017-April  2018  di  D.I  Yogyakarta.  Metode  yang digunakan  adalah  perumusan  DFD,  pemprograman,  dan  perancangan  sistem  informasi.  Sistem informasi yang dirancang bernama ‘Sistem Informasi Manajemen Perikanan Tangkap D.I. Yogyakarta’ (SIM Perikanan Tangkap DIY).  Hasil rancangan sistem informasi ini memuat 2 (dua) sistem basis data (lingkungan perairan dan produksi perikanan) dan 1 (satu) sistem pengambilan keputusan. Menu-menu penting  yang  telah  diintegrasikan  pada  sistem  basis  data  lingkungan  perairan  diantaranya  menu klorofil, SPL, terumbu karang, dan oseanografi perairan, sedangkan pada sistem basis data produksi perikanan diantaranya menu DPI, potensi upwelling, potensi SDI, musim ikan, jumlah produksi, nilai produksi, dan kinerja usaha penangkapan ikan. Sistem pengambilan keputusan (SPK) dirancang untuk mengolah  data  penting  pada  kedua  basis  data.  SPK  ini  memuat  menu  analisis/perhitungan  seperti analisis potensi SDI, analisis moving average, analisis musim, dan analisis kelayakan usaha.
Kata kunci: basis data, D.I. Yogyakarta, lingkungan, produksi perikanan, sistem informasi

## ABSTRACT
Information system of capture fisheries helps the Government of D.I. Yogyakarta in economic generation  and  fisheries  policy  making.  This  research  aimed  to  design  an  information  system  that includes  database systems and a capture fisheries decision-making system.  The research was conducted from  November  2017  to  April  2018  in  D.I.  Yogyakrata.  This  research  used  DFD  formulation, programming,  and  information  system  design.  The  information  system  designed  was  called  the ‘Capture  Fisheries  Management  Information  System  in  D.I.  Yogyakarta’.  This  information  system contained 2 (two) database systems (environmental database and fishery production database) and 1 (one)  decision  making  system.  The  important  menus  that  had  been  integrated  into  environmental database system include the menu of chlorophyll, SST, coral reefs, and marine oceanography, while fisheries production database system include the menu of fishing ground, upwelling, fish resources potential, fish season, production amount, production value, and fishing business performance. The decision making system (DSS) was designed to process the important data on both databases. This DSS
contained analysis/calculation menus such as fish potential analysis, moving average analysis, season analysis, and business feasibility analysis.
Key words: database, D.I. Yogyakarta, environment, fisheries production, information systems

## PENDAHULUAN
Sektor  kelautan  dan  perikanan  memiliki  potensi  besar  sebagai  katalisator  dan  dinamisator pembangunan perekonomian di Indonesia.  Hal ini dominan karena perairan laut Indonesia yang luas yang  menyimpan  sumberdaya  ikan  yang  begitu  melimpah  dan  hampir  semuanya  mempunyai  nilai ekonomis  yang  tinggi  dan  dibutuhkan  pasar  global.  Pemanfaatan  sumberdaya  ikan  tersebut  akan menggerakkan kegiatan ekonomi lainnya baik yang bertumpu pada penyediaan perbekalan melaut, pengolahan pasca panen hasil perikanan, transportasi perikanan, usaha pendukung dan jasa lainnya. Penggiatan perekonomian seperti ini sangat dibutuhkan dibanyak daerah di Indonesia terutama yang lahan daratannya tidak terlalu luas, sementara jumlah penduduk terus bertambah dan lapangan kerja yang  semakin  terbatas.  Salah  satu  daerah  yang  mencoba  mengembangkan  sektor  kelautan  dan perikanan sebagai penggerak pembangunan perekonomiannya adalah D.I. Yogyakarta.
Menurut DKP DIY (2018) dan Rahmi et al. (2013), pengembangan ekonomi di sektor kelautan dan  perikanan  D.I.  Yogyakarta  diprioritaskan  pada  sub  sektor  perikanan  tangkap  yaitu  dengan mengoptimalkan pemanfaatan sumberdaya ikan yang terdapat di perairan laut D.I. Yogyakarta.  Upaya ini  dilakukan  dengan  berbagai  cara,  salah  satunya  dengan  menjadikan  pelabuhan/pangkalan pendaratan ikan sebagai basis pertumbuhan ekonomi perikanan. Aksi nyata untuk melakukan hal ini adalah dengan pembenahan fasilitas fisik beberapa pelabuhan perikanan (BAPPEDA DIY 2019) dan pengembangan sistem informasi dan pendataan pendaratan ikan di pelabuhan/pangkalan pendaratan ikan.    Pengembangan  sistem  informasi,  diyakini  mempunyai  pengaruh  besar  bagi  pertumbuhan ekonomi perikanan di D.I. Yogyakarta, karena informasi potensi, produksi, serta peluang investasinya dapat diakses masyarakat luas di berbagai penjuru terutama dari kalangan investor perikanan. Menurut Mustaruddin dan Wiyono (2020) dan Chuenpagdee et al. (2019), media sistem informasi terakses jauh lebih efektif mempublikasi data/informasi daripada yang disajikan dalam bentuk buku laporan, buku saku, bahkan event promosi khusus perikanan. Merkel dan Madsen (2019) dan Menard et al. (2002) menambahkan  sistem  informasi  juga  mempermudah  penyimpanan  dan  pengolahan  data,  serta koordinasi antar lembaga di lingkungan pemerintahan terkait.
Memperhatikan  hal  tersebut,  maka  penelitian  pengembangan  sistem  informasi  perikanan tangkap  dianggap  penting  untuk  mendukung  pembangkitan  perekonomian  sekaligus  pendataan perikanan  tangkap  D.I.  Yogyakarta  yang  lebih  baik.  Sistem  informasi  yang  dikembangkan  dalam penelitian ini, dilengkapi basis data dan sistem pengambilan keputusan yang mandiri, sehingga secara cepat bisa membantu pemerintah D.I. Yogyakarta dalam pengambilan kebijakan perikanan, investor dalam  menjajaki  peluang  investasi  perikanan,  serta  masyarakat  luas  yang  berkepentingan  dengan perikanan tangkap D.I. Yogyakarta. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi yang memuat sistem basis data dan sistem pengambilan keputusan perikanan tangkap D.I. Yogyakarta.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan November 2017-April 2018. Penelitian bertempat di D.I. Yogyakarta, dengan lokasi pengumpulan adalah delapan belas pelabuhan/pangkalan pendaratan ikan ( fishing  base)  yang  tersebar  di  sepanjang  pesisir  D.I.  Yogyakarta.  Data  yang  dikumpulkan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  data  klorofil-a,  suhu  permukaan  laut  (SPL),  terumbu  karang,  oseanografi perairan, titik koordinat penangkapan ikan, potensi upwelling, trip melaut, sarana penangkapan dan kebutuhan investasinya, perbekalan, jumlah hasil tangkapan ikan, jenis ikan yang tertangkap, harga jual, dan lain-lain. Sebagian besar data tersebut dikumpulkan dengan melalui wawancara dan telaah
pustaka terhadap berbagai laporan dan hasil studi terkait perikanan tangkap D.I. Yogyakarta. Untuk data klorofil-a dan suhu permukaan laut (SPL) diperoleh dengan mengunduh data citra satelit Aqua MODIS. Wawancara dilakukan secara purposive di setiap pelabuhan/pangkalan pendaratan ikan, yaitu petugas pendataan produksi ikan (1 orang) dan perwakilan nelayan (3 orang) yang aktif beraktivitas. Sedangkan  pustaka  yang  ditelaah  diantaranya  laporan time  series  statistik  perikanan  tangkap  D.I. Yogyakarta, hasil penelitian terumbu karang, dan hasil studi oseanografi perairan.
Ada tiga analisis yang dilakukan dalam penyusunan ‘Sistem Informasi Perikanan Tangkap D.I. Yogyakarta’ ini, yaitu perumusan data flow diagram (DFD), pemrograman, dan perancangan sistem informasi.  DFD  merupakan  metode  pemodelan  yang  ditujukan  untuk  menjelaskan  lingkup  dan keterkaitan  dari  komponen-komponen  penyusunan  suatu  sistem  informasi  dan  biasanya  disajikan dalam bentuk diagram/alur tahapan (Chavance et al. 2007). Dalam penelitian ini, DFD melingkupi tiga komponen besar yang kemudian disebut sebagai menu utama.  Ketiga menu utama tersebut yang diurut berdasarkan tahapan perancangannya adalah menu utama lingkungan perairan, menu utama produksi perikanan, dan menu utama sistem pengambilan keputusan (SPK).
Menu utama lingkungan perairan dan menu utama produksi perikanan dirancang sedemikian rupa agar dapat memeriksa, menyuplai, menyimpan semua data perikanan tangkap ke sistem informasi, baik data mentah maupun olahannya. Dalam konteks ini, kedua menu utama akan berperan sebagai basis  data.  Sedangkan  menu  utama  SPK  ditujukan  untuk  mengolah  data  ter- update dari dua menu utama  lainnya  menjadi  informasi  berguna  untuk  pengambilan  kebijakan  pengembangan  perikanan tangkap D.I. Yogyakarta. Untuk hal ini, maka berbagai metode analisis terkait akan diintegrasikan pada menu utama SPK ini, diantaranya model Schaefer (untuk analisis potensi SDI), model moving average (untuk analisis musim ikan), aplikasi GIS, dan analisis kelayakan usaha (Maina et al. 2016, Hall dan Close 2007, Mayes dan Shank 2006).
Pemrograman dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP. PHP adalah singkatan dari “ Hypertext Preprocessor”, yang merupakan sebuah bahasa scripting tingkat tinggi yang dipasang pada dokumen HTML (O’Brien dan Marakas 2011). Sebagian besar sintaks dalam PHP mirip dengan bahasa C, Java dan Perl, namun pada PHP ada beberapa fungsi yang lebih spesifik. Sedangkan tujuan utama dari penggunaan bahasa ini adalah untuk memungkinkan sistem informasi menerjemahkan DFD secara lebih dinamis dan dapat bekerja secara otomatis. Kelebihan penggunaan bahasa pemrograman PHP ini adalah kemampuannya dalam mengolah string yang kompleks dan memudahkan pengembangan sistem informasi dengan aplikasi web.
Setelah DFD disiapkan dan bahasa pemrograman dikuasai, maka dilakukan  perancangan sistem informasi.  Perancangan  sistem  informasi  dilakukan  dengan  memperhatikan  standar-standar  sistem aplikasi  yang  baik,  sehingga  diperoleh  efisiensi  dan  kemudahan  dalam  integrasi  kompleksitas  data, penggunaan  kembali,  dan  pengubahannya  sesuai  kebutuhan  yang  diinginkan.  Untuk  itu,  maka perancangan sistem informasi perikanan tangkap D.I. Yogyakarta ini, dilakukan dengan berpedoman pada tiga komponen sistem aplikasi terpisah (Chuenpagdee et al. 2019, O’Brien dan Marakas 2011), yaitu:
(1) User Interface: merupakan lapisan terdepan yang memfasilitasi pengguna dalam mengoperasikan sistem aplikasi.
(2) Business  Rules:  merupakan  lapisan  kedua  yang  mengakomodir  aturan  main  dalam  suatu  proses analisis seperti perhitungan, validasi, dan lainnya.
(3) Data Access: merupakan lapisan ketiga yang mengelola mekanisme pengaksesan data di dalam suatu file basis data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Log Masuk dan Input Data Sistem Perikanan Tangkap D.I. Yogyakarta
Sistem informasi yang disusun diberi nama ‘Sistem Informasi Manajemen Perikanan Tangkap D.I. Yogyakarta’ (SIM Perikanan Tangkap DIY). Untuk keamanan penggunaan, sistem informasi ini mensyaratkan setiap pengguna harus memiliki identitas akun ( user id) dan kata sandi (password) untuk log masuk. SIM Perikanan Tangkap DIY terbagi dalam dua bagian yaitu bagian administrasi dan bagian analisis. Bagian administrasi dirancang sedemikian rupa agar dapat memeriksa dan meng- input data perikanan tangkap secara tepat pada SIM Perikanan Tangkap DIY. Bagian analisis ditujukan untuk mengolah  data  dari  bagian  administrasi  (basis  data  lingkungan  perairan  dan  basis  data  produksi perikanan) sehingga dapat dihasilkan sistem keputusan yang tepat bagi operasi penangkapan ikan di D.I. Yogyakarta. Gambar 1 menyajikan tampilan menu log masuk dan contoh fasilitas input data pada SIM Perikanan Tangkap DIY.
(a) Menu log masuk (b) Fasilitas input data Gambar 1 Menu Log Masuk dan Input Data pada SIM Perikanan Tangkap DIY
Basis  data  lingkungan  perairan  ini  merupakan  bagian  pertama  dari  ‘Sistem  Basis  Perikanan Tangkap D.I. Yogyakarta’. Basis data ini disajikan pada menu utama lingkungan yang terbagi dalam empat menu, yaitu menu klorofil-a, menu suhu permukaan laut (SPL), menu terumbu karang, dan menu oseanografi perairan D.I. Yogyakarta. Menu tersebut akan memberi informasi terkait dinamika lingkungan  perairan,  di  mana  nelayan  D.I.  Yogyakarta  melakukan  operasi  penangkapan  ikan. Informasi tersebut dibutuhkan untuk mendukung produksi ikan, terutama dalam penentuan musim ikan dan daerah penangkapan ikan (DPI) yang potensial.  Menu terumbu karang memberi informasi tambahan dalam penangkapan ikan demersal terutama yang berhabitat di karang. Tutupan karang yang tinggi  (>  60  %)  mempercepat  perkembangan  dan  dapat  menjaga  habitat  alami  ikan  (LIPI  2015, Mustaruddin et al. 2017)). Gambar 2 menyajikan contoh tampilan data untuk setiap menu pada menu utama lingkungan perairan.
(a) Menu klorofil (sub menu bulan Januari)
(b) Menu SPL (sub menu bulan Agustus) (c) Menu  terumbu  karang  (sub  menu tutupan karang) (d) Menu oseanografi (sub menu oseanografi fisik) Gambar 2 Menu Utama Lingkungan Perairan
Untuk  memperkaya  data  pada  menu  utama  lingkungan,  maka  setiap  menu  penyusun dikembangkan dalam beberapa sub menu. Untuk menu klorofil-a misalnya, menyajikan data klorofil- a bersifat bulanan yang disajikan pada sub menu klorofil-a bulanan (Gambar 2.a). Hal yang sama juga untuk menu SPL, misalnya pada Gambar 2.b menyajikan data SPL bulan Agustus 2017. Data citra satelit sebenarnya dapat tersedia dalam skala harian atau mingguan, namun supaya dinamika lebih terlihat dan mudah menginterpretasikannya (PUSHIDROSAL 2017, Jalali et al. 2015), maka disajikan dalam skala bulanan. Untuk menu terumbu karang terbagi dalam sub menu tutupan karang (Gambar 2.c.) dan sub  menu  biota  laut  asosiasi  terumbu  karang.  Sedangkan  menu  oseanografi,  dikembangkan  lanjut menjadi  sub  menu  oseanografi  kimia,  sub  menu  oseanografi  fisika  (Gambar  2.d),  dan  sub  menu oseanografi biologi.
Ketersediaan data yang cukup tersebut akan memberikan informasi akurat bagi menu utama sistem pengambilan keputusan dalam analisis/perhitungan misalnya terkait musim ikan, DPI potensial, dan produksinya. Data tersebut akan mewakili setiap peubah/komponen pada sistem informasi, dan dinamikanya akan merepresentasikan perubahan-perubahan yang terjadi secara nyata pada kegiatan
perikanan tangkap D.I. Yogyakarta (BAPPEDA DIY 2019, Partosuwirjo et al. 2008). Data ini diperoleh dari pelabuhan/pangkalan pendaratan ikan yang tersebar di sepanjang pesisir D.I. Yogyakarta. Operasi penangkapan yang dilakukan para nelayan D.I. Yogyakarta menjadi sumber penting data tersebut yang selanjutnya dicatat dan di- input kembali ke dalam ‘Sistem Informasi Perikanan Tangkap’. Input data tersebut kemudian memperbaharui informasi pada menu jumlah produksi, menu nilai produksi, menu kinerja usaha penangkapan ikan, dan lainnya. Dalam operasionalisasinya, input data perlu dilakukan oleh operator khusus yang secara terus menerus mengikuti perkembangan data perikanan tangkap dari waktu ke waktu (O’Brien dan Marakas 2011, Menard et al. 2002). Hal ini penting agar pada saat data tersebut dan hasil analisisnya digunakan dapat memberi informasi yang akurat. Bentuk penggunaan lainnya  dari  menu  utama  lingkungan  perairan  ini  adalah  untuk  penentuan  potensi upwelling  dan sebaran musim ikan. Kedua hal ini dibahas lebih lanjut pada bagian berikut terkait basis data produksi ikan.

## Basis Data Produksi Perikanan
Basis data produksi disajikan pada menu utama produksi perikanan yang memuat : (a) empat menu  terkait  perencanaan  produksi,  seperti  menu  DPI,  menu upwelling, menu potensi SDI, menu musim ikan, dan menu sarana penangkapan ikan, dan (b) tiga menu terkait operasionalisasi produksi ikan, seperti menu produksi ikan, menu nilai produksi, dan menu kinerja usaha penangkapan ikan. Gambar 3 menyajikan contoh tampilan data yang berkaitan dengan menu-menu perencanaan produksi.
(a) Menu DPI (sub menu DPI cakalang) (b) Menu potensi upwelling (c) Menu potensi SDI (d) Menu  musim  ikan  (sub  menu  musim madidihang) Gambar 3 Menu Utama Produksi Perikanan (Tahap Perencanaan Produksi)
Pengembangan  basis  data/menu  utama  produksi  perikanan  ini  dilakukan  dengan  merinci beberapa menu yang mempunyai data detail menjadi beberapa sub menu, misalnya menu DPI dan menu  musim  ikan.  Pada  menu  DPI,  sub  menu  dikembangkan  berdasarkan  jenis  ikan  potensial  di perairan D.I Yogyakarta, seperti sub menu DPI madidihang, sub menu DPI cakalang (Gambar 3.a), sub menu DPI layang, sub menu DPI udang, dan lain-lain. Menu musim ikan juga dikembangkan menjadi beberapa sub menu dengan cara yang sama. Informasi yang ditampilkan pada menu DPI dan menu
musim  ikan  berasal  dari  hasil  analisis  data  pada  menu  utama  lingkungan  perairan  terutama  data klorofil-a dan SPL yang pengolahannya dilakukan pada menu utama SPK. Dengan demikian, informasi pada menu DPI dan menu musim ikan ini merupakan informasi final yang dapat digunakan langsung dalam operasi penangkapan ikan (Batista et al. 2015, Rahmi et al. 2013).
Pada menu utama produksi perikanan, juga terdapat menu jumlah produksi ikan, menu nilai produksi ikan (Gambar 4), dan menu kinerja usaha penangkapan ikan. Bersama dengan menu potensi DPI  dan  musim  ikan,  ketiga  menu  ini  akan  lebih  banyak  memuat  hasil  analisis/perhitungan  yang dilakukan oleh sistem pengambilan keputusan pada sistem informasi ini.
(a) Menu jumlah produksi ikan (sub jumlah produksi ikan pelagis besar) (b) Menu  nilai  produksi  ikan  (sub  nilai produksi ikan pelagis besar) Gambar 4 Menu Utama Produksi Perikanan (Tahap Produksi Ikan)
Untuk  menu  jumlah  produksi  ikan,  pengembangan  sub  menunya  dilakukan  berdasarkan kelompok ikan, yaitu ikan pelagis besar (Gambar 4.a), ikan pelagis kecil, ikan demersal, serta udang dan biota laut lainnya. Hal yang sama juga untuk menu nilai produksi ikan dengan ditambah sub menu harga ikan. Adapun informasi jumlah produksi dan nilai produksi per jenis ikan, diintegrasikan pada sub  menu  kelompok  ikan  yang  bersesuaian,  misalnya  jumlah  produksi  ikan  madidihang  dan  ikan cakalang yang merupakan kelompok ikan pelagis besar tersajikan pada sub menu jumlah produksi ikan pelagis  besar  (Gambar  3.a).  Hal  ini  dilakukan  dalam  rangka  pengefektifan  dan  integrasi  informasi. O’Brien dan Marakas (2011) menyatakan bahwa informasi yang akurat dan lengkap bisa tidak berguna bila banyak redundance dan tidak disajikan secara terintegrasi. Sedangkan menurut Batstone dan Sharp (2003)  dan  Hinds  dan  Piche  (1998),  informasi  penting  akan  menjadi  kabur  maknanya  bila  tidak disajikan secara memadai berdasarkan keumuman display kepada user dan publik.

## Sistem Pengambilan Keputusan
Sistem pengambilan keputusan (SPK) merupakan menu utama yang memuat tentang berbagai analisis/perhitungan berdasarkan data terbaru, sehingga membantu pengambilan kebijakan di bidang perikanan tangkap, terutama terkait penangkapan ikan. Mekanisme kerja dari menu utama ini adalah melakukan analisis dan update hasil analisis berdasarkan data ter-input pada dua menu utama lainnya (basis  data  lingkungan  dan  basis  data  produksi  perikanan),  selanjutnya  hasil  analisis  terbaru ditampilkan pada menu yang bersesuaian di menu utama pengirim, misalnya seperti sudah ditunjukkan pada Gambar 2 dan Gambar 3. Gambar 5 menyajikan beberapa tampilan menu analisis/perhitungan yang mendukung kerja menu utama SPK.
(a) Menu perhitungan potensi SDI

## (b) Menu analisis kelayakan usaha
Gambar 5 Menu Utama Sistem Pengambilan Keputusan
Analisis/perhitungan pada Gambar 4, akan terus berulang selama ada data baru yang dikirim oleh  basis  data  lingkungan  dan  basis  data  produksi  perikanan.  O’Brien  dan  Marakas  (2011)  dan Chavance et al. (2007) menyatakan bahwa menu SPK dirancang untuk bekerja otomatis atau minimal dengan perintah refresh sederhana dapat memperbaharui hasil analisis data. Menu analisis lainnya yang terintegrasi  pada  menu  utama  SPK  ini  adalah  menu  analisis moving  average  untuk  menganalisis perilaku musim ikan dan menu analisis pemetaan untuk penentuan daerah penangkapan ikan beberapa jenis  ikan  yang  dianggap  potensial,  seperti  ikan  madidihang,  tongkol,  cakalang,  layur,  layang,  dan lainnya.  Menurut  DKP  DIY  (2019),  ikan  madidihang  merupakan  jenis  hasil  tangkapan  utama  dari kelompok tuna di D.I. Yogyakarta dan banyak investor yang berinvestasi pada bisnis ikan ini, baik dalam penangkapan, pengolahan, maupun pemasarannya. Kontribusi kelompok ikan terhadap produksi perikanan tangkap pada tahun 2018 mencapai 371,66 ton, dan rata-rata dalam 7 tahun terakhir (2012- 2018) sekitar 427,32 ton/tahun. Produksi ikan tongkol dan cakalang tidak terlalu besar, tetapi cukup siginifikan di D.I Yogyakarta dan ditangkap dengan alat tangkap yang relatif sama dengan  madidihang (BAPPEDA DIY 2019, Gephart et al. 2017). Sedangkan udang, yang potensial di D.I. Yogyakarta adalah udang putih/jerbung, dengan jumlah produksi mencapai rata-rata 27,2 ton per tahun (DKP DIY 2019).
Pada  menu  analisis  kelayakan  usaha,  data  penting  yang  dibutuhkan  dalam  analisis  adalah kebutuhan investasi, perbekalan melaut, jumlah ikan hasil tangkapan, dan harga. Data ini didapat dari nelayan yang beraktivitas di pelabuhan/pangkalan pendaratan ikan D.I. Yogyakarta. Menurut Sumaila et al. (2016) dan Chavance et al. (2007) informasi kelayakan dan peluang usaha menjadi perhatian penting bagi investor untuk berinvestasi pada suatu usaha perikanan, karena memberi gambaran nyata dari kesuksesan penanaman modal yang dilakukannya. Sedangkan menurut Batista et al. (2015) dan Prabowo et  al.  (2013),  kelayakan  usaha  dapat  menjadi  acuan  bagi  pembinaan  nelayan  dalam pengelolaan  usahanya,  sekaligus  rekomendasi  kebijakan  bagi  pengembangan  investasi  perikanan tangkap secara jangka panjang. Informasi kelayakan usaha yang ter- update lebih dipercaya investor karena  mengukur  kinerja  finansial  dari  suatu  kegiatan  penangkapan  secara real  time  dengan memperhatikan  pola  musim  di  sepanjang  tahun.  Hasil  analisis  pada  menu  utama  SPK  ini,  dapat
membantu menyajikan informasi tersebut, di mana data kegiatan penangkapan dapat di- input setiap waktu, dan hasil analisisnya juga dapat langsung ditampilkan.
Hal yang sama juga untuk informasi musim ikan dan daerah penangkapan ikan yang potensial. Model moving average yang diintegrasikan pada SIM Perikanan Tangkap DIY ini, akan memanfaatkan update data terkait seperti jumlah hasil tangkapan, trip melaut, dan jumlah kapal yang beroperasi untuk menangkap ikan tertentu menjadi informasi musim dari keberadaan ikan tersebut. Hal ini akan sangat membantu bagi nelayan dan investor di bidang perikanan tangkap untuk menentukan waktu operasi penangkapan ikan yang tepat. PUSHIDROSAL (2017) dan Maina et al. (2016) menyatakan bahwa di samping  dapat  meningkatkan  jumlah  hasil  tangkapan  ikan,  informasi  musim  ikan  juga  dapat mengefisienkan biaya operasi dan perbekalan melaut.  Sedangkan menurut Merkel dan Madsen (2019), Jalali et  al.  (2015),  dan  Hall  dan  Close  (2007),  informasi  musim  ikan  yang  didukung  oleh  hasil pendugaan daerah penangkapannya dapat meningkat kinerja usaha penangkapan 2-3 kali dari biasanya, dan  ini  banyak  dimanfaatkan  oleh  pelaku  perikanan  tangkap  di  beberapa  negara  Eropa  dan  Afrika Barat.  Pada  SIM  Perikanan  Tangkap  DIY  ini,  daerah  penangkapan  potensial  dapat  ditentukan berdasarkan update data terkait seperti data klorofil-a dan suhu permukaan laut (SPL), di mana menu utama  SPK  akan  mem- ploting  data  tersebut  dan  setelah  diperbandingkan  dengan  kondisi  ideal, didapatkan sebaran daerah penangkapan ikan yang baru.
Untuk  meningkat  kinerja  sistem  informasi  ini  termasuk  dalam  memeriksa  hasil-hasil analisisnya, maka dilakukan dua jenis pemeriksaan/evaluasi, yaitu validasi data dan evaluasi sistem. O’Brien dan Marakas (2011) menyatakan bahwa pemeriksaan dari dua sisi (data dan sistem) penting dilakukan  untuk  meminimalisir  bias  dan  tingkat  kesalahan  sistem  yang  memuat  banyak  metode analisis.  Sedangkan  menurut  Gephart et  al.  (2017),  sistem  yang  tervalidasi  dengan  baik  dapat menyajikan hasil analisis data perikanan yang akurat terutama yang terkait dengan trend produksi ikan dan potensi ekonominya. Validasi data pada SIM Perikanan Tangkap DIY ini dilaksanakan setiap kali meng- input  data  yang  mencakup  rasionalitas  data,  sumber  data  (pelabuhan/pangkalan  pendaratan ikan), dan frekuensi penerimaan data. Sedangkan evaluasi sistem dilakukan setiap periode pelaporan (bulanan  dan  tahunan)  yang  mencakup  pemeriksaan  struktur  hasil  analisis  dari  suatu  metode analisis/perhitungan dalam SPK, pemeriksaan besaran/satuan, dan pemeriksaan integrasi menu-menu pada sistem informasi. Jenis validasi dan pemeriksaan seperti ini diyakini dapat meningkatkan kinerja sistem  informasi,  sehingga  mendukung  pengambilan  keputusan  perikanan  tangkap  yang  kompleks, melibatkan banyak pihak, dan komponennya banyak bergantung pada alam (Chuenpagdee et al. 2019). Sedangkan  menurut  Chavance et al. (2007) dan Mustaruddin  dan Wiyono (2020), keakuratan SPK dalam  pengambilan  keputusan  terkait  potensi  produksi,  jenis-jenis  ikan  yang  sedang  musim,  DPI potensial, dan peluang usahanya dapat mendorong percepatan investasi perikanan tangkap. Hal ini karena investor mendapat informasi yang valid dan lengkap dalam perencanaan penanaman modal pada kegiatan penangkapan ikan dan usaha pendukungnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  informasi  yang  telah  dirancang  bernama  ‘Sistem  Informasi  Manajemen  Perikanan Tangkap D.I. Yogyakarta’ (SIM Perikanan Tangkap DIY). Hasil rancangan sistem informasi memuat dua sistem basis data dan satu sistem pengambilan keputusan (SPK). Sistem basis data tersebut adalah basis data lingkungan perairan dan basis data produksi perikanan yang keduanya berfungsi sebagai penyimpan dan menyuplai data untuk pengambilan keputusan penangkapan ikan dan pendukungnya. Menu-menu penting yang telah diintegrasikan pada sistem basis data lingkungan perairan di antaranya menu  klorofil,  SPL,  terumbu  karang,  dan  oseanografi  perairan,  sedangkan  pada  sistem  basis  data produksi  perikanan  di  antaranya  menu  DPI,  potensi upwelling,  potensi  SDI,  musim  ikan,  jumlah produksi, nilai produksi, dan kinerja usaha penangkapan ikan. SPK dirancang sedemikian rupa sehingga dapat mengolah data penting pada dua menu utama sebelumnya. SPK ini mengkoneksikan analisis/
perhitungan terkait perikanan tangkap seperti analisis potensi SDI, analisis moving average, analisis musim, dan analisis kelayakan usaha.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada staf Dinas Kelautan dan Perikanan D.I. Yogyakarta yang telah banyak membantu dalam pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
BAPPEDA  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  2019.  Aplikasi  Dataku  Daerah  Istimewa  Yogyakarta [internet].  [diacu  2019  Desember  21].  Tersedia  dari:  http://bappeda.jogjaprov.go.id/  dataku/ data_dasar/cetak/132-perikanan-tangkap-laut.
Batista MI, Horta e Costa B, Gonçalves L, Henriques M, Erzini K, Caselle JE, Gonçalves EJ,  Cabral HN. 2015. Assessment of catches, landings and fishing effort as useful tools for MPA management. Journal of Fisheries Research. 172(1): 197-208. https://doi.org/10.1016/j.fishres.2015.07.020.
Batstone  CJ,  Sharp  BMH.  2003.  Minimum  information  management  systems  and  ITQ  fisheries management.  Journal of Environmental Economics and Management. 45(2): 492-504.
Chavance P, Morand P, Thibaut L, Moctar B. 2007. Challenges and difficulties of cooperation between fisheries information systems-Experiences in six West African developing countries. Ocean dan Coastal Management. 50(9): 713-731.
Chuenpagdee R, Rocklin D, Bishop D, Hynes M, Greene R, Miguel R.Lorenzi, Devillers D. 2019. The global information system on small-scale fisheries (ISSF): A crowdsourced knowledge platform. Marine Policy.  101(1): 158-166.
[DKP]  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  2018.  Laporan  Kinerja  Sektor Perikanan  dan  Kelautan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Yogyakarta  (ID):  Dinas  Kelautan  dan Perikanan Daerah Istimewa Yogyakarta.
Gephart  GA,  Deutsch  L,  Pace  MM,  Troellb  M,  Seekellde  DA.  2017.  Shocks  to  fish  production: Identification,  trends,  and  consequences.  Global  Environmental  Change.  42(1):  24-32. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.11.003.
Hall  GB,  Close  CH.  2007.  Local  knowledge  assessment  for  a  small-scale  fishery  using  geographic information systems.  Fisheries Research.  83(1): 11-22.
Hinds LO, Piché R. 1998. Oceans, Marine Affairs, and Fisheries (OMAF) database emphasis: South– South network module.  Marine Policy.  22(6): 537-538.
Jalali MA, Ierodiaconou D, Monk J, Gorfine H, Rattray A. 2015. Predictive mapping of abalone fishing grounds  using  remotely-sensed  LiDAR  and  commercial  catch  data.    Journal  of  Fisheries Research.  169(1): 26–36.
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI). 2015. Sumberdaya Laut di Perairan Pesisir, Gunungkidul, Yogyakarta.  Jakarta (ID): LIPI.
Maina I, Kavadas S, Katsanevakis S, Somarakis S, Tserpes G, Georgakarakos S. 2016. A methodological approach  to  identify  fishing  grounds:  A  case  study  on  Greek  trawlers.  Journal  of  Fisheries Research. 183(1): 326-339.
Mayes TR, Shank M. 2006. Financial Analysis with Microsoft Excel 4th Edition.  Nashville (USA): South-Western College Pub.
Ménard F, Nordström V, Hoepffner J, Konan J.  2002.  20 A database for the trawl fisheries of Côte d'Ivoire: Structure and use. Large Marine Ecosystems. 11(1): 275-287.
Merkel A, Madsen SKS. 2019. Lessons from port sector regulatory reforms in Denmark: An analysis of port governance and institutional structure outcomes.  Transport Policy. 78(1): 31-41.
Mustaruddin dan Wiyono ES. 2020. Prospek Usaha dan Strategi Pengembangan Perikanan Tangkap di PPP Sadeng, Yogyakarta. Prosiding Seminar Perikanan Tangkap ke-8, 17 Oktober 2019: 59-73.
Mustaruddin, Baskoro MS, Kandi O, Nasruddin.  2017.  Environmental and technical approach in the selection of fishing gear featured in WPP 571 Aceh.  IJSBAR.  31(3): 44–53.
O’Brien JA, Marakas GM. 2011. Management Information System : A Managerial End User Perspective. New York (USA): The McGraw-Hill Companies Inc.
Partosuwirjo M, Haluan J, Baskoro MS, Soemokaryo S. 2008. Model Pengembangan Usaha Perikanan Tangkap di Daerah Istimewa Yogyakarta.  Jurnal Manajemen dan Agribisnis. 5(1): 23-32.
Prabowo, Wiyono ES, Haluan J, Iskandar BH. 2013. Kinerja pembiayaan perikanan skala kecil di Kota Tegal, Provinsi Jawa Tengah. Marine Fisheries. 4(1): 1-9.
Pusat Hidrografi dan Oseanografi TNI Angkatan Laut (PUSHIDROSAL).  2017. Pemetaan Kondisi Laut dan Oseanografi Perairan Selatan Jawa.  Jakarta (ID): PUSHIDROSAL.
Rahmi TA, Nurani, TW, Wahyuningrum PI. 2013. Usaha Perikanan Tangkap Skala Kecil di Sadeng, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.  Jurnal Amanisal.  2(2): 40-45.
Sumaila  UR,  Bellmann  C,  Tipping  A.  2016.  Fishing  for  the  future:  An  overview  of  challenges  and opportunities. Journal of Marine Policy. 69(1): 173-180. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2016.01.003.