## Jurnal Pengelolaan Perikanan Tropis, Juni 2020, Volume 4 Nomor 1

## Pendekatan Agent Based Model (AMB) pada Perikanan Skala Kecil di Daerah Penangkapan Selat Sunda
( Agent Based Model (ABM) Approach on Small Scale Fisheries in Sunda Strait Fishing Ground )
Yonvitner 1,2* , Nur Irsyam 2 , Achmad Fahrudin 1 , Rahmat Kurnia 1
1 Divisi Manajemen Sumberdaya Perikanan, Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas  Perikanan dan Ilmu Kelautan.  IPB University
2 Pusat Studi Bencana-Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat – IPB University
ARTIKEL INFO ABSTRAK Article History Recevied: 15 Mei 2020 Accepted: 27 Juni 2020 Prediksi  musim  dan  tingkat  pemanfaatan  sumberdaya  ikan  di  perairan  Selat  Sunda  sangat  penting untuk  mengontrol  eksploitasi  yang  berlebih.  Untuk  itu,  pendekatan  berbasis  agen  ( agent  based approach ) dari perubahan musim dan faktor input lainnya terhadap perilaku nelayan perlu dikaji. Penelitian  dilakukan  di  Lempasing  dari  nelayan  yang  menangkap  di  Selat  Sunda  dengan  teknik purposive  sampling  terhadap  nelayan  agen  ( purse  seine) dan  nelayan  non-agen  ( non  purse  seine ) dengan  software  Poseidon  1.0.  Pola  musim  penangkapan  ikan  pada  musim  timur,  daerah penangkapan nelayan agen semakin lama akan semakin mengecil dikarenakan faktor alam dan juga kenaikan  harga  solar.  Nilai  produksi  dari  nelayan  agen  mengalami  penurunan  diakibatkan  adanya ketidakseimbangan  harga  jual  ikan.  Pengaruh  produksi  terhadap  pembentukan  harga  tidak  terlalu berpengaruh  dan  relatif  linier.  Analisis  agent  based  model  memberikan  gambaran  strategi  berupa pengaturan  upaya  penangkapan,  konsumsi  bahan  bakar,  dan  pendapatan  terhadap  nelayan  agen kaitannya dengan perubahan harga solar.

## ABSTRACT
The assessment of season and level of fishing fish in the Sunda Strait waters are very important to control over-exploitation. For this reason, an agent-based approach to seasonal changes and other input factors on the behavior of fishermen need to be assessed. The study was conducted in Lem- pasing from fishermen who catch in the Sunda Strait with a purposive sampling technique for agent fishermen (purse seine) and non-agen fishermen (non-purse seine) with Poseidon 1.0 software. The pattern of fishing season in the east season, the area where fishing agents are getting smaller will be increasingly  smaller  due  to  natural  factors  and  also rising diesel  prices.  The  value  of  production from fishing agents has decreased due to an imbalance in the price of selling fish. The effect of pro- duction on price formation is not very influential and is relatively linear. Agent based model analysis provides a description of the strategy in the form of fishing effort management, fuel consumption, and income for fishermen agents related to changes in diesel prices.
Kata Kunci:
Agent Based Model , harga ikan, musim tangkap, produksi, Selat Sun- da
Keywords: Agent Based Model, fishing season, price fish, production, Sunda trait

## Korespondensi Author
Yonvitner, Divisi Manajemen Sumberdaya Peri- kanan, Departemen Manajemen Sum- berdaya Perairan, Fakultas  Perikanan dan Ilmu Kelautan.  IPB University. Email: yonvitr@yahoo.com

## PENDAHULUAN
Peningkatan  pemanfaatan  sumberdaya  ikan hampir  terjadi  di  semua  wilayah  perairan  laut. Aktivitas penangkapan yang terjadi terus menerus dapat  menurunkan  sediaan  stok  ikan  dan  dapat mengarah  pada  eksploitasi.  Untuk  itu,  sebuah mekanisme pemanfaatan yang mampu mengendalikan  pemanfaatan  penting  dirancang. Dalam  perikanan  di  Indonesia,  ada  dua  faktor utama  yang  berperan  dalam  mengendalikan penangkapan  yaitu  musim  dan  perubahan kebijakan.
Musim menjadi dominan berpengaruh karena secara  gradual  menyebabkan  aktivitas  usaha
penangkapan  terhenti.  Selanjutnya,  kaitanya dengan  kebijakan  biasanya  adalah  faktor produksi,  seperti  harga  bahan  bakar  dan  harga jual  ikan.  Kedua  faktor  input  dan  output  ini menjadi  salah  satu  penentu  bagi  nelayan  untuk menetapkan  rencana  penangkapan,  lokasi,  lama waktu  dan  target  tangkapan  lainya.  Dalam  riset agent  based  model  (ABM)  di  Labuan  dan Lempasing  ini,  pihak  yang  dipilih  sebagai  agen adalah  nelayan.    Semua  informasi  sebagai  input kedalam model diperoleh dari nelayan.  Studi ini kemudian  memilih  nelayan  Lempasing  yang menangkap  ikan  di  Selat  Sunda  sebagai  agen untuk  mengetahui  pola  pergerakan  dan  rencana
Jurnal Pengelolaan Perikanan Tropis, Juni 2020, Volume 4 Nomor 1
perubahan  penangkapan  dari  berbagai  faktor input dan output sebelumnya.
Hasil  tangkapan  nelayan  Lempasing  terdiri dari  berbagai  jenis  ikan  pelagis  dan  demersal. Jenis  ikan  hasil  tangkapan  yang  dominan didaratkan adalah ikan tenggiri, kembung, bawal, tongkol,  tembang,  teri,  dan  lain-lain  (Pujiani 2009),  walaupun  tidak  sedikit  juga  jenis  ikan lainnya  yang tertangkap.  Hasil tangkapan ini ada yang dilelang di tempat pelelang ikan (TPI) serta ada  yang  dijual  langsung  ke  pembeli  atau  bakul yang  ada  di  pelabuhan.  Secara  keseluruhan, aktivitas  ini  merupakan  bagian  dari  proses pemasaran  yang  menjadi  output  usaha  perikanan yang  dipertimbangkan  dalam  penelitan  berbasis agen.
Pemanfaatan  sumberdaya  ikan  penting diketahui  untuk  memastikan  dan  mengontrol tingkat  eksploitasi  sehingga  perlu  kehati-hatian (Ardelia et  al .  2017).  Pertimbangan  tingkat kelayakan  usaha  perikanan,  data  tentang  musim dan  waktu  penangkapan  ikan  diperlukan  untuk memastikan  usaha  penangkapan.    Selain  itu tingkat  efektivitas  dan  efisiensi  yang  tinggi, dengan  tidak  menyebabkan  kerusakan  dan gangguan  kelestarian  sumberdaya  ikan.    Dengan demikian  usaha  perikanan  tetap  mampu memberikan  keuntungan  usaha  dalam  jangka panjang.
Selain karena pengaruh musim penangkapan, peningkatan  output  atau  pendapat    yang  diawali dari  peningkatan  hasil  tangkapan  nelayan  juga ditentukan  oleh  pengaruh  input-input  produksi yang  menjadi  modal  penangkapan.  Model berbasis agen menjadi salah satu alat yang saat ini berkembang  dan  banyak  digunakan  untuk memprediksi  usaha  penangkapan  ikan  dan
budidaya  (Rahmawan  2018),  Sehingga  dapat disiapkan perencanaan untuk proses penangkapan dan  pengaturan  kuota  dan  lokasi  penangkapan. Kajian  pendekatan  berbasis  agen  yang  dilakukan untuk  menguji  informasi  dari  agen  terhadap simulasi  dan  model  rencana  usaha  penangkapan yang  dilakukan  nelayan  Lempasing  yang menangkap di Selat Sunda.

## METODE

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  Lempasing  dengan lokasi agen di TPI Lempasing Lampung (Gambar 1) selama bulan September-Desember 2019. Data dikumpulkan,  di  antaranya  koordinat  lokasi penangkapan,  volume  produksi,  dan  biaya operasional (harga solar).

## Pengumpulan Data
Nelayan yang ditetapkan sebagai agen adalah yang  menggunakan  alat  tangkap purse  seine dan lokasi  penangkapan  di  perairan  Selat  Sunda. Nelayan  agen  dibekali  GPS  ( Global  Postioning System ) sebagai penanda titik-titik  yang  menjadi lokasi penangkapan. Dari setiap lokasi penangkapan,  data  lainnya  seperti  hasil  produksi dan  biaya  operasional  (harga  solar)  dari  kapal agen  dicatat  pada logbook setiap  kali  melaut. Data  yang  diperoleh  diperkuat  dengan  data sekunder  dari  Laporan  Statistik  perikanan tangkap  PPP  Lempasing  tahun  2009-2019  dan Dinas Perikanan Lampung.

## Analisis Data
Kajian  dalam  musim  penangkapan,  selain informasi  dari  nelayan  juga  dilakukan  analisis indeks  musim  penangkapan  (IMP).  Hasil
Gambar 1. Lokasi penelitian di PPP Lempasing dan Selat Sunda
Jurnal Pengelolaan Perikanan Tropis, Juni 2020, Volume 4 Nomor 1
perhitungan  indeks  musim  penangkapan  setiap bulan  dijadikan  sebagai  pertimbangan  aktivitas nelayan.  Indeks  musim  penangkapan  ikan  dapat dikategorikan  menjadi  tiga  kategori  berdasarkan nilai  IMP,  antara  lain  musim  paceklik,  sedang, dan puncak (Zulkarnain et al. 2012). Analisis  berbasis  agen,  paremeter input  yang digunakan  dalam  mengkaji  pola  perubahan musim  dan  faktor  input  lainnya,  seperti  biaya operasional  terhadap  perilaku  nelayan.    ABM merupakan  pendekatan  pemodelan  untuk  analisis sistem  yang  kompleks  (Ann et  al .  2005)  dalam lingkungan  yang  sesungguhnya  (nyata).  Menurut Health  dan  Hill  (2010),  ada  tiga  poin  yang mendasari  kehadiran  pendekatan  ini,  yaitu  (1) kehadiran dan perkembangan teknologi komputer,  (2)  kesadaran  akan  kebutuhan pentingnya  mengkaji  kompleksitas,  dan  (3) pemahaman  akan  penting  pendekatan  berbasis sistem.
Pemodelan  berbasis  agen  menjadi  metode pendekatan  yang  sangat  baik  untuk  alternatif pemecahan masalah dalam sistem yang kompleks. Teknik  ini  juga  dapat  diaplikasikan  pada  sektor perikanan,  termasuk  mengkaji  perilaku  produksi nelayan  dalam  kaitannya  dengan  musim penangkapan dan biaya operasional. Selanjutnya, beberapa  perlakukan  diperlukan  agar  perilaku agen  dapat  dikontrol  yang  kemudian  dijadikan input bagi model yang di simulasikan (Macal dan North 2010).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Hasil  pengolahan  data  dan  konfirmasi  agen, pola musim penangkapan dievaluasi  dari nelayan purse seine . Jenis-jenis ikan tangkapan antara lain ikan  kembung,  tongkol,  dan  cumi-cumi  dan lainya.  Pola  musim  penangkapan  dan  arah penangkapan  kapal  purse  seine  juga  dipengaruhi oleh  input  produksi  penangkap.    Pola  indek musim penangkapan nelayan purse seine  selama 2019 ditampilkan Gambar 2.
Penangkapan  pada  bulan  Januari,  Februari, Maret,  Juli,  dan  September  tergolong  dibawah normal  atau  tidak  musim  penangkapan.  Bulan April,  Mei,  Juni,  Agustus,  Oktober,  November, dan  Desember  terlihat  musim  penangkapan  ikan. Keseluruhan  nilai  IMP  tertinggi  berada  pada bulan  April  sebesar  136%  (musim  puncak) terendah pada bulan Januari sebesar 52% (musim paceklik).  Nilai produksi intrinsic dari para agen juga  mengkonfirmasi  bahwa  pada  awal  tahun tangkapan  rendah  karena  pengaruh  musim  barat yang cukup kuat.
Selama 5 tahun terakhir, produksi tahun 2014 terlihat  ada  lonjakan  hasil  tangkapan  dari  tahun sebelum  dan  sesudahnya.  Kemudian  perlahan produksi  kembali  turun  pada  tahun  2019  yang disebabkan  kurangnya  pencatatan  di  TPI.  Pola sebaran produksi dan nilai produksi selama 2009- 2019 ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 2.  Nilai Indeks Musim Penangkapan (IMP) Tahun 2019
Tabel 1.  Kriteria dari Musim Penangkapan
Sumber: Zulkarnain et al. (2012)
No
Batasan Nilai IMP Kategori Musim 1 < 50% Paceklik 2 50% ≤ IMP < 100% Sedang 3 IMP ≥ 100% Puncak

## Jurnal Pengelolaan Perikanan Tropis, Juni 2020, Volume 4 Nomor 1
Volume  produksi  dan  nilai  produksi tangkapan  mengalami  fluktuasi  setiap  tahunnya. Akan  tetapi  antar  produksi  dan  nilai  produksi memiliki  pola  yang  relatif  linier.  Secara  umum, kenaikan  produksi  juga  akan  menyebabkan naiknya  nilai  produksi  dan  performance  CPUE (Saul et  al .  2007).  Volume  produksi  dan  nilai produksi  tertinggi  yang  dihasilkan  pada  tahun 2014  mencapai  2101,3265  ton  dan  Rp. 28.181,4034  juta.  Kegiatan  penangkapan  yang terus  memacu  peningkatan  produksi  dapat mendorong tingginya kerentanan ikan (Yonvitner et al . 2018). Nelayan agen yang merupakan nelayan purse seine melakukan penangkapan secara eksploratif. Nelayan  umumnya  akan  mencari-cari  lokasi penangkapan  sampai  benar-benar  ditemukan
daerah fishing  ground .  Lokasi  penangkapan adalah  titik-titik  lokasi  yang  menurut  mereka sebagai  daerah  pusat  penyebaran  ikan  dimana intensitas  kemunculan  ikan  tinggi.  Selain  itu, operasi  penangkapan  ikan, tracking kapal  akan lebih  lama  pada  daerah fishing  ground yang ditemukan tersebut .
Berdasarkan  hasil  observasi  dari  agen, koordinat penangkapan nelayan tersebar di daerah perairan  Selat  Sunda,  di  antaranya  sekitar  Pulau Tabuan,  Legundi,  Sabesi,  dan  Sebuku  (Gambar 4).  Adapun  yang  menjadi  daerah  penangkapan yang sering dikunjungi, yaitu daerah sekitar Pulau Legundi.  Sekitar  Pulau  Legundi  menjadi  titik dengan trip kapal  terbanyak  ke  daerah  tersebut. Sebaran  koordinat  agen  menunjukan  bahwa daerah  penangkapan  nelayan  berada  dalam
Gambar 4. Fishing ground dari kapal penangkapan ikan purse seine (agen)
Gambar 3. Pola volume dan nilai produksi PPP Lempasing
Jurnal Pengelolaan Perikanan Tropis, Juni 2020, Volume 4 Nomor 1
perairan Selat Sunda.
Skenario  model  berbasis  agent  dengan aplikasi  POSEIDON  1.0  dilakukan  pada  data tahun  2015,  2016,  2017  2018,  dan  2019. Skenario  tahun  2015  dengan  harga  solar  Rp 6.900,  tahun  2016  dengan  harga  solar  Rp  5.650, tahun  2017  dengan  harga  solar  Rp  5.150,  tahun 2018  dengan  harga  solar  Rp  5.150  dan  tahun 2019 dengan harga solar Rp 9.800.
Model  skenario  yang  diperoleh  berasal  dari nilai  rata-rata  yang  menunjukkan  pola tracking kapal  purse  seine.    Dengan  mempertimbangkan bahwa fungsi biaya penangkapan ditentukan oleh bahan  bakar,  serta  sediaan  stok  multi  species (Cenek et al . 2017).  Namun bukan berarti model ABM  hanya  untuk  perikanan  skala  kecil,  bisa juga untuk skala besar seperti longline (Yu et al . 2009)  serta recreational  fishing (Shafer,  2007). Model  ABM  yang  dibanngun  dari  data  tahun 2015-2019,  diperoleh  model  sebaran  daerah  dan musim (Bailey et al . 2019) penangkapan nelayan Selat Sunda  seperti pada Gambar 5.
Pada  Gambar  A,  B,  C,  D,  dan  E  merupakan model  simulasi  daerah  penangkapan  ikan  yang ditandai  dari tracking kapal  agen  (purse  seine) untuk  mengetahui  skenario  efektivitas  (Bastardie et  al .  2010)  penangkapan.  Setiap  skenario  dari model  yang  dibangun  selalu  menjadikan pertimbangan  harga  solar  sebagai  penentu besaran  usaha  perikanan.  Sehingga,  model  ABM yang  dipakai  dalam  penangkapan  juga  sebagai
ilustrasi dari social-ekonomi model (Cenek et al . 2017).  Dari  model  yang  ada  terlihat  setiap tahunnya lokasi yang menjadi daerah penangkapan  semakin  mendekati fish  based . Kondisi  ini  juga  berdampak  pada  penurunan tingkat  produktivitas  usaha  perikanan  (Yonvitner et  al .  2019).  Begitu  juga  luasan  daerah penangkapan  mengalami  perubahan  akibat perubahan harga solar.

## Pembahasan
IMP pada jenis ikan hasil tangkapan nelayan agen  menunjukkan  perubahan  musim.  Musim penangkapan  berada  pada  musim  timur  dan peralihan  baik  peralihan  1  maupun  peralihan  2. Nelayan  agen  yang  merupakan  nelayan purse seine tidak  mengenal  musim  penangkapan  ikan melainkan  fase  bulan  terang-gelap  ( lunar  phase ) untuk  menangkap  (Yonvitner et  al .  2009).  Pada saat  fase  bulan  gelap  nelayan  agen  akan  melaut dan fase bulan terang tidak melaut kurang. Secara keseluruhan, masa istirahat melakukan penangkapan  5  sampai  7  hari  setiap  bulannya. Akyol  (2013)  menyatakan  bahwa  tingginya  hasil tangkapan  pada  fase  bulan  gelap  selain  karena perubahan  kemampuan  alat  (Soulie et  al .  2006) melihat  ikan,  juga  karena  pengaruh  lampu  kapal purse  seine  dari  ikan nocturnal pelagis.  Besaran nilai IMP yang diperoleh juga dapat menunjukan waktu yang tepat dalam melakukan penangkapan ikan (Syahrir et al . 2010).
Gambar 5.  Model skenario daerah penangkapan tahun 2015 (A) harga solar Rp 6.900, tahun 2016 (B) har- ga solar Rp 5.650, tahun 2017 (C) harga solar Rp 5.150, tahun 2018 (D) harga solar Rp 5.150 dan tahun 2019 (E) harga solar Rp. 9.800,-.

## Jurnal Pengelolaan Perikanan Tropis, Juni 2020, Volume 4 Nomor 1
Analisis  spasial  daerah fishing  ground perairan  sekitar  Pulau  Legundi  yang  menjadi daerah  penangkapan  ikan  nelayan  agen  selain lokasi lainya (Akmal et al. 2017). Selain itu, juga menunjukkan  perairan  di  sekitar  Pulau  Legundi sebagai daerah yang ekonomis dan menguntungkan  (Nomura  dan  Yamazaki  1977) bagi  nelayan  Selat  Sunda.  Selain  itu,  kondisi cuaca  dan  musim  juga  dapat  mempengaruhi tujuan  dan  daerah  penangkapan.  Sementara  itu, Pratama et  al .  (2016)  menyatakan  penentuan daerah penangkapan alat purse seine berdasarkan musim  atau  arah  angin.  Saat  musim  barat, nelayan  cenderung  memilih  daerah  penangkapan pada  perairan  dalam  yang  arusnya  lebih  tenang dan tidak bergelombang.
Skenario pengaruh input penangkapan (harga solar)  menghasilkan  perubahan  keputusan nelayan nelayan, perubahan daerah penangkapan, biaya  operasional  solar  yang  dikeluarkan,  stok dan  kuota  (Little et  al .  2009)  sebagai  input penangkapan (Elston and Cao, 2006) serta output, yaitu  produksi,  dan  rata-rata  pendapatan.  Daerah penangkapan agen nelayan yang setiap waktunya hampir sama, dikarenakan keterbatasan pengetahuan  tentang  keberadaan fishing  ground serta perairan yang tergolong subur (Salsabilla et al .  2019)  serta  perubahan  variable  lainya (Cabral et  al .  2010).  Namun  dari  model simulasi selama lima tahun, diperoleh pola tracking kapal nelayan  yang  cenderung  selalu  berada  dalam wilayah  perairan  Selat  Sunda.  Kemudian  pola penangkapan  atau  daerah  penangkapan  nelayan purse  seine  yang  menjadi  agent  semakin  lama akan  mengecil  atau  semakin  dekat  dengan fish based .  Fenomena  ini  merupakan  pengaruh  dari kenaikan  harga  solar    yang  terjadi  setiap  tahun sebagai input produksi  dan produktivitas nelayan (Yonvitner  2007),  efisiensi  dan  efektivitas penangkapan (Yonvitner et al. 2020b).

## KESIMPULAN
Pendekatan  agent  based  dapat  digunakan untuk  melihat  keputusan  nelayan  dalam menentukan  daerah  penangkapan.    Dengan  input harga  solar,  dan  produksi,  maka  kita  dapat memperole  gambaran  sebaran  penangkapan  ikan oleh  agen  (nelayan).    Harga  solar  yang meningkat,  menyebabkan  makin  dekatnya  lokasi penangkapan  ( fishing  ground )  nelayan  ke  lokasi pelabuhan  pendaratan  ikan  ( fishing  based ). Perubahan ini juga turut mempengaruhi produksi yaitu  penurunan  produktivitas  usaha  perikanan karena input produksi yang meningkat.  Anomali produksi  dapat  terjadi  ketika  adanya  sedian  stok diperairan  melimpah  diperairan  atau  dikenal dengan  puncak  musim.    Untuk  itu  agar  produksi dan  produktivitas  dapat  dikelola  dengan  baik, input  harga  bahan  bakar  sebaiknya  dapat
dikontrol dan dikendalikan.

## PERSANTUNAN
Dalam kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada Dinas Perikanan dan PPP  Lempasing  atas  fasilitasi  pesnelitian. Kemudian  terhadap  tim  Selat  Sunda  Army  yang selalu bekerjasama dalam menyelesaikan penelitian  ini.    Penelitian  ini  di  dukungan  oleh Program  Hibah  Penelitian  dengan  Nomor  4153/ IT3.L1.PN/2019 yang disiapkan oleh Kementrian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi RI.

## DAFTAR PUSTAKA
Akmal  SG,  Fahrudin  A,  Agus  SB.  2017. Distribusi  spasial  kelimpahan  sumberdaya ikan  di  Perairan  Selat  Sunda. Tropical Fisheries Management Journal. 1(1): 25-31. Akyol O. 2013. The influence of the moon phase on the CPUEs of swordfish gillnet fishery in the  Aegan  Sea,  Turkey. Turkish  Journal  of Fisheries and Aquatic Sciences . 13: 355-358. An  L,  Linderman  M,  Qi  J,  Shortridge  A,  Liu  J. 2005.  Exploring  complexity  in  a  human– environment  system:  an  agent-based  spatial model  for  multidisciplinary  and  multiscale integration. Annals  of  the  association  of American geographers. 95(1): 54-79. Ardelia  V,  Boer  M,  Yonvitner.  2017. Precautionary  approach  dalam  pengelolaan sumberdaya  ikan  tongkol  ( Euthynnus  affinis , Cantor  1849)  di  Perairan  Selat  Sunda. Tropical  Fisheries  Management  Journal. 1 (1): 33-40.
Bastardie  F,  Nielsen  JR,  Andersen  BS,    Eigaard
OR. 2010. Effects of fishing effort allocation scenarios on energy efficiency and profitability:  an  individual-based  model applied  to  Danish  fisheries. Fisheries Research . 106(3): 501-516.
Bailey  RM,  Carrella  E,  Axtell  R,  Burgess  MG,
Cabral  RB,  Drexler  M,  Saul  S.  2019.  A computational approach to managing coupled human–environmental
systems: the
POSEIDON  model  of  ocean  fisheries.
Sustainability Science . 14(2): 259-275. Cabral  RB,  Geronimo  RC,  Lim  MT,  Aliño  PM. 2010.  Effect  of  variable  fishing  strategy  on fisheries  under  changing  effort  and  pressure: an agent-based model application. Ecological Modelling . 221(2): 362-369. Cenek M, Franklin M. 2017. An adaptable agent- based  model  for  guiding  multi-species Pacific salmon fisheries management within a  SES  framework. Ecological  Modelling. 360: 132-149.
Elliston  L,  Cao  L.  2006.  An  agent-based bioeconomic  model  of  a  fishery  with  input controls. Mathematical  and  computer
Jurnal Pengelolaan Perikanan Tropis, Juni 2020, Volume 4 Nomor 1
modelling. 44(5-6): 565-575.
Heath BL, Hill RR. 2010. Some insights into the emergence of agent-based modelling. Journal of Simulation . 4(3): 163-169. Little  LR,  Punt  AE,  Mapstone  BD,  Begg  GA, GoldmanB,  Williams  AJ.  2009.  An  agent- based  model  for  simulating  trading  of  multi-
species
fisheries quota. Ecological Modelling . 220(23): 3404-3412.
Macal C, North M. 2010. Tutorial on agent-based modelling  and  simulation. Journal  of Simulation . 4(1): 151-162.
Nomura M, Yamazaki. 1977. Fishing Techniques . Tokyo (JP): Japan Cooperation Agency. Pratama  MAD,  Hapsari  TD,  Triarso  I.  2016.
Factors  affecting  the  production  of  purse seine unit in fishing base Muncar Fishing Port Banyuwangi, East Java. SAINTEK PERIKANAN: Indonesian Journal of Fisheries Science and Technology . 11(2): 120
-128.
Pujiani  R.  2009.  Kondisi  perikanan  tangkap  di Pelabuhan  Perikanan  Pantai  Lempasing, Bandar  Lampung  [skripsi].  Bogor  (ID): Institut Pertanian Bogor.
Rahmawan  UE.  2018.  Perancangan  model  simu- lasi berbasis agen untuk sistem budidaya ikan kerapu  di  Kecamatan  Brondong,  Kabupaten Lamongan [disertasi]. Surabaya (ID):  Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Retno E. 2011. Nelayan Indonesia dalam pusaran kemiskinan  struktural  (perspektif  sosial, ekonomi dan hukum). Perspektif . 16(3): 1-11. Salsabila S, Affandi R. 2019. Preferensi makanan ikan  kembung  lelaki  ( Rastrelliger  kanagurta Cuvier,  (1816)  terhadap  klorofil-a. Tropical Fisheries Management Journal . 3(1): 44-50. Saul S, Die D. 2007. Using an agent-based, object -oriented  model  to  test  the  performance  of catch per unit of effort as an estimator of fish abundance  in  small-scale,  multispecies fisheries. Proceedings  of  the  Gulf  and Caribbean Fisheries Institute. 59: 267-274. Shafer  JL.  2007. Agent-based  simulation  of  a recreational  coral  reef  fishery:  linking ecological and social dynamics [dissertation]. Manoa (US): University of Hawaii. Simbolon D. 2010. Eksplorasi daerah penangkapan  ikan  cakalang  melalui  analisis suhu  permukaan  laut  dan  hasil  tangkapan  di perairan Teluk Pelabuhanratu. Jurnal Mangrove dan Pesisir . 1(2): 42-49.
Soulié  JC,  Thébaud  O.  2006.  Modeling  fleet response  in  regulated  fisheries:  an  agent- based  approach. Mathematical  and  computer modelling . 44(5-6): 553-564. Susiloningtyas  D,  Boer M,  Adrianto  L,  Yulianda F.  2015.  Pemodelan  berbasis  agen  (ABM) untuk pengelolaan aktivitas migrasi musiman nelayan
andon cumi-cumi di Pulau
Salura. Jurnal  Sosial  Ekonomi  Kelautan  dan Perikanan . 10(1): 103-114.
Syahrir RM, Mulyono SB, Darmawan, Ernani  L, Eko  SW.  2010.  Pola  musim  penangkapan ikan  pelagis  di  Teluk  Apar. Jurnal  Ilmu Perikanan Tropis . 13(1): 24-31. Triharyuni S, Reny P. 2012. Produksi dan Musim Penagkapan  Cumi-cumi  ( Loligo spp.)  di Perairan  Rembang  (Jawa  Tengah). Jurnal Penelitian  Perikanan  Indonesia .  18(2):  77- 83.
Waileruny  W,  Wiyono  ES,  Wisudo  SH, Purbayanto A. Nurani TW. 2014. Musim dan daerah  penangkapan  ikan  cakalang  di  Laut Banda  dan  sekitarnya  Provinsi  Maluku. Jurnal  Teknologi Perikanan  dan  Kelautan .  5 (1): 41-54.
Yonvitner,  Aziz  KA,  Butet  NA,  Pujiastui  D. 2009.  Lunar moon phase terhadap tangkapan persatuan  upaya  ikan  kembung  ( Rastrelliger sp) Di Pulau Damar, Kepulauan
Seribu. Jurnal  Perikanan  dan  Kelautan . 14 (1): 70-80.
Yonvitner,  Boer  M,  Akmal  SG,  Andi  IS.  2018. Kerentanan  intrinsik  dan  risiko  pemanfaatan perikanan:  analisis  berbasis  data  poor  untuk pengelolaan berkelanjutan. Tropical Fisheries Management Journal . 2(2): 54-60. Yonvitner. 2007. Produktivitas nelayan, kapal dan alat  tangkap  di  Wilayah  Pengelolaan Perikanan  Indonesia. Jurnal  Perikanan Universitas Gadjah Mada. 9(2): 254-266. Yonvitner,  Yuliana  E,  Yani  DE,  Setijorini  LE, Santoso  A,  Boer  M,  Kurnia  R,  Akmal  S  G. 2020.  Fishing  gear  productivity  related fishing  intensity  and  potency  of  stock vulnerability  in  Sunda  strait.  In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science . 404: 012066.
Yonvitner,  Boer  M,  Kurnia  R.  2020b.  Kajian tingkat efektifitas perikanan untuk pengembangan  secara  berkelanjutan  di
Provinsi Banten. Jurnal Kebijakan Perikanan Indonesia . 12(1): 35-46.
Yu  R,  Pan  M,  Railsback  SF,  Leung  P.  2009.  A prototype  agent  based  fishery  management model  of  Hawaii’s  Longline  Fishery.
In : Anderssen  RS,  Braddock  RD,  Newham LTH (eds) . 18th World IMACS Congress and MODSIM09 International Congress on Mod- elling and Simulation . Zulkarnain,  Wahju  RI,  Sulistiono.  2012. Komposisi  dan  estimasi  musim  penangkapan ikan  pelagis  kecil  dari  purse  seine  yang didaratkan di PPN Pekalongan, Jawa Tengah. Jurnal Saintek Perikanan . 7(2): 61-70.