Hal: 181-188

## APLIKASI AKAIKE INFORMATION CRITERION (AIC) PADA PERHITUNGAN EFISIENSI TEKNIS PERIKANAN PUKAT CINCIN DI TUBAN, JAWA TIMUR

## Akaike Information Criterion (AIC) in Measurement of Technical Efficiency of Purse
Seine Fishery in Tuban, East Java
Oleh:
Ledhyane Ika Harlyan 1 *, Eko Sulkhani Yulianto 2 , Yulis Fitriani 3 , Sunardi 4
1 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya, ledhyane@ub.ac.id
2 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya, ekosulkhaniy@ub.ac.id
3 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya, yulis.fitriani96@gmail.com
4 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya, sunardi@ub.ac.id
* Korespondensi : ledhyane@ub.ac.id
Diterima: 18 September 2020;  Disetujui: 30 November 2020

## ABSTRACT
Purse seine fishery in Tuban has contributed to generating high catch  variation by applying various fishing operations which are reflected in four production factors, such as boat size, fishing ground, number of trips, and crews. The data was collected through fishery surveys and interviews with 60 fishers. Akaike Information Criterion (AIC) was applied to obtain the best production model over various regression models by comparing the maximum likelihood. This study was aimed to attain the best model which can produce an optimum catch. Over all production factors, the number of trips was  the  prominent  variable  determining  catch.  Synchronization  between  the  information  of  an optimum trip and the allowable biological effort might be applied for purse seine fishery management in Tuban.
Keywords:  boat size, fishing ground, number of trips, number of crews, production factors.

## ABSTRAK
Perikanan  pukat  cincin  di  Tuban  memiliki  kontribusi  yang  tinggi  dalam  menciptakan  variasi hasil tangkapan. Hal ini disebabkan oleh beragamnya metode pengoperasian yang digunakan dan tergambar pada empat faktor produksi yaitu ukuran kapal, jarak daerah penangkapan ikan, jumlah trip  dan  jumlah  anak  buah  kapal  (ABK)  yang  diambil  dengan  metode  wawancara  kepada  60 responden. Metode Akaike Information Criterion (AIC) merupakan metode analisis yang digunakan untuk  memperoleh  model  faktor  produksi  yang  terbaik  dengan  menggunakan  estimasi maximum likelihood sebagai  perhitungan  yang  sesuai.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  model produksi terbaik dengan menggunakan AIC sehingga diperoleh hasil tangkapan yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah trip merupakan variabel penentu kuantitas hasil tangkapan. Sinkronisasi informasi jumlah trip  optimal dan ketentuan  upaya penangkapan yang  diperbolehkan dapat dijadikan dasar pengelolaan perikanan perikanan pukat cincin di Tuban.
Kata kunci: faktor produksi, ukuran kapal, jarak DPI, jumlah trip, jumlah ABK.

## PENDAHULUAN
Eksploitasi  sumber  daya  perikanan  yang berlebihan  dapat  terjadi  pada  kondisi open access yang  memungkinkan  tidak  adanya regulasi  terkait  aktivitas  penangkapan.  Pada kondisi ini, jumlah kapasitas penangkapan relatif lebih  besar  dibandingkan  tingkat  optimal  yang mengarah  pada  terjadinya  disipasi  keuntungan ekonomi  dan  punahnya  stok  ikan  (Kroetz et  al. 2013).  Pada  sektor  industri,  termasuk  di dalamnya  industri  perikanan  tangkap,  secara teknis  telah  dilakukan  pengembangan  produksi dan analisis efisiensi (Van Nguyen et al . 2021). Nelayan cenderung mengubah strategi penang- kapan  dengan  intensifikasi input kegiatan penangkapan untuk meningkatkan produktivitas dan  efisiensi  mereka.  Pada  beberapa  kasus, inefisiensi  dalam  kegiatan  penangkapan  dapat terjadi  karena  ketidakseimbangan  jumlah input yang  dikeluarkan  dan output yang  dihasilkan. Dalam  hal  ini  adalah  tingginya  upaya  penang- kapan tidak mampu menghasilkan produksi dan nilai  produksi  yang  seimbang  (Wiyono  dan Hufiadi 2014).
Perikanan pukat cincin merupakan perikanan  yang  memberikan  proporsi  besar pada  produksi  perikanan  pelagis  dan  meme- gang peranan penting dalam perikanan Indonesia.  Pukat  cincin  juga  merupakan  alat tangkap  yang  mendominasi  sebesar  40%  dari total  alat  tangkap  berlisensi  di  Indonesia. Sementara  hasil  produksi  pukat  cincin  adalah sebesar  30%  dari  total  produksi  perikanan Indonesia (Kementerian Kelautan dan Perikanan 2018).
Secara  umum,  operasi  penangkapan pukat  cincin  memiliki  beberapa  faktor  produksi yang dapat dimodifikasi besaran input nya untuk memastikan  besaran output produktivitas  yang dihasilkan,  seperti  misalnya  dimensi  alat tangkap, tonase kapal, jumlah anak buah kapal (ABK),  jumlah  trip,  jumlah  hari  melaut  dan kebutuhan  bahan  bakar  (Johannes et  al .  2015; Pratama et al . 2016). Oleh karena itu, penilaian jenis  faktor  produksi  dan  besarannya  dalam operasi  penangkapan  pukat  cincin  sangat penting  untuk  digunakan  sebagai  referensi dalam  pengaturan  kapasitas  penangkapan sehingga menghasilkan keuntungan yang optimal.
Beberapa studi mendokumentasikan eva- luasi  teknis  jenis  dan  besaran  faktor  produksi pada  perikanan  pukat  cincin  di  Indonesia dengan  menerapkan  model  produksi  tertentu (Wiyono  dan  Hufiadi  2014;  Johannes et  al. 2015). Namun komparasi beberapa model untuk menentukan model yang paling tepat untuk data faktor  produksi  yang  tersedia  belum  banyak
dilakukan,  terutama  untuk  penilaian  faktor produksi perikanan pukat cincin.
Akaike  information  criterion  (AIC) merupakan  penilaian  yang  diaplikasikan untuk  menentukan  model  terbaik  di  antara beberapa  model  produksi.  AIC  dapat diaplikasikan  sebagai  model  selektor  yang mampu  mengasesi  kualitas  tiap  model secara relatif dengan menggunakan estimasi maximum  likelihood sebagai  pehitungan yang sesuai (Anderson et al . 1998). Kajian ini bertujuan  untuk  mengetahui  model  produksi terbaik  dengan  menggunakan  aplikasi  AIC untuk  memperoleh  hasil  tangkapan  yang optimal.  Beberapa  faktor  produksi  ditem- patkan  sebagai  variabel  pada  beberapa model  produksi  dan  untuk  selanjutnya dilakukan  pengujian  dan  komparasi  untuk mendapatkan model yang paling sesuai dari keseluruhan model produksi.

## METODE
Penelitian  dilakukan  di  Pelabuhan Perikanan  Pantai  (PPP)  Bulu,  Tuban (Gambar  1)  dengan  periode  pengambilan data adalah Oktober - November 2019.
Pengambilan  data  dilakukan  dengan menggunakan  satu  set  kuesioner  dengan menggunakan  metode purposive  sampling yakni dilakukan pemilihan responden nelayan pukat cincin yang baru mendaratkan hasil  tangkapan.  Sebanyak  60  orang  res- ponden  nelayan  yang  dipilih  merupakan nakhoda  atau  pemilik  kapal  pukat  cincin, yang  beroperasi  di  Perairan  Tuban  dan mendaratkan hasil tangkapannya di Pelabuhan  Perikanan  Pantai  (PPP)  Bulu, Tuban.
Kuesioner  digunakan  untuk  menggali data  dan  informasi  yang  berkaitan  dengan operasi penangkapan dengan menggunakan armada  pukat  cincin  yang  beroperasi  di perairan  sekitar  pantai  utara  dan  menda- ratkan  hasil  tangkapannya  di  PPP  Bulu. Variabel  data  yang  dikumpulkan  untuk  tiap responden  adalah  data  hasil  tangkapan, daerah  penangkapan  ikan  (DPI),  ukuran kapal dan jumlah anak buah kapal (ABK).
Analisis  data  yang  digunakan  dalam kajian  ini  adalah  analisis  faktor  produksi. Hubungan  teknis  antara  variabel  faktor produksi akan dianalisis untuk menghasilkan produktivitas  paling  tinggi  dengan  menggu- nakan  fungsi  produksi  regresi  linier.  Dalam hal  ini,  beberapa  informasi  penting  pada operasi penangkapan dengan armada pukat cincin  yaitu  DPI,  daya  mesin,  ukuran  kapal
dan  panjang  jaring  diasumsikan  sebagai variabel regresi. Faktor-faktor tersebut dianggap menjadi  variabel  penentu  produksi  perikanan pukat cincin.
1. Penentuan model faktor produksi
Pada perhitungan faktor produksi, beberapa model regresi linier dianalisis. Akaike information  criterion (AIC)  digunakan  untuk memperoleh  model  yang  paling  sesuai  dengan variabel data yang diperoleh. AIC dapat dihitung dengan menggunakan persamaan:
𝐴𝐼𝐶 = 2𝐾 − 2𝑙𝑛(𝐿) ...................................... (1)
dengan K merupakan jumlah variabel independen  yang  digunakan  dan  L  merupakan Log-likelihood estimator yang  mampu mempro- duksi  variabel  y  yang  diobservasi.    Komparasi menggunakan AIC dilakukan dengan melakukan perhitungan  simultan  skor  AIC  dan  L.  Pada kajian  ini,  perhitungan  AIC,  LL  dan  beberapa parameter  dilakukan  dengan  menggunakan software R packages AICcmodavg .
Berikut  ini  adalah  15  model  regresi  linier yang dianalisis dan untuk selanjutnya dikomparasi.
Model Tunggal:
Y  = b 0 +b 1 .x 1 Y  = b 0 +b 2 .x 2 Y  = b 0 +b 3 .x 3 Y  = b 0 +b 4 .x 4
Model kombinasi :
Y  = b 0 +b 1 .x 1 +b 2 .x 2 Y  = b 0 +b 1 .x 1 +b 3 .x 3 Y  = b 0 +b 1 .x 1 +b 4 .x 4 Y  = b 0 +b 2 .x 2 +b 3 .x 3 Y  = b 0 +b 2 .x 2 +b 4 .x 4 Y  = b 0 +b 1 .x 1 +b 2 .x 2 +b 3 .x 3 Y  = b 0 +b 1 .x 1 +b 2 .x 2 +b 4 .x 4 Y  = b 0 +b 2 .x 2 +b 3 .x 3 +b 4 .x 4 Y  = b 0 +b 1 .x 1 +b 3 .x 3 +b 4 .x 4 Y  = b 0 +b 1 .x 1 +b 2 .x 2 +b 3 .x 3 +b 4 .x 4
Model interaksi :
Y  = b 0 ×b 1 .x 1 ×b 2 .x 2 ×b 3 .x 3 ×b 4 .x 4
dengan:
b 0 = intercept b 1 = koefisien regresi ukuran kapal x 1 = ukuran kapal (GT) b 2 = koefisien regresi jarak DPI x 2 = jarak DPI (mil) b 3 = koefisien regresi jumlah trip x 3 = jumlah trip b 4 = koefisien regresi jumlah ABK x 4 = jumlah ABK (orang)
Y  =  Hasil tangkapan (kg)
Sebanyak  15  model  yang  akan diujikan dan dikomparasi  untuk menentukan model  terbaik  yang  memiliki  prediksi  galat terkecil dengan menggunakan jumlah parameter and prediksi maximum likelihood . Terdapat  empat  model,  merupakan  model tunggal  dengan  satu  variabel  regresi, masing-masing untuk variabel ukuran kapal, jarak DPI, jumlah trip dan jumlah ABK. Lima model  disusun  dari  dua  variabel  regresi, empat  model  disusun  dari  tiga  variabel regresi,  dan  dua  model  disusun  dari  empat variabel regresi.
2. Penentuan model faktor produksi terbaik
Penentuan faktor produksi yang paling sesuai  dilakukan  dengan  memperhatikan hasil perhitungan software R:
• Model  yang  paling  sesuai  akan  muncul paling awal.
• Nilai AICc merupakan informasi skor yang telah  terkoreksi  untuk  tiap  model.  Model yang  memiliki  nilai  AIC  paling  kecil merupakan model terbaik.
• Nilai  Delta  AIC  merupakan  nilai  yang menunjukkan perbedaan skor AIC model terbaik dan model lain yang dikomparasi.
• Nilai  AIC weight merupakan  proporsi jumlah total prediksi yang disediakan oleh data set yang muncul pada model.
• Nilai  Cum.Wt  merupakan  jumlah  bobot AICc
• Nilai  LL  merupakan  log likelihood yang menggambarkan  kemungkinan  model tersebut dapat diaplikasikan.

## Gambar 1 Peta Lokasi Penelitian

## HASIL
Pukat  cincin  merupakan  alat  tangkap dominan keempat yang dioperasikan di Perairan Tuban (Gambar 2), setelah alat tangkap dogol, bubu  dan gillnet .  Meski  demikian,  menurut nelayan setempat, jumlah nelayan yang mengo- perasikan alat tangkap ini mengalami peningkatan  dari  tahun  ke  tahun.  Dalam  satu armada,  jumlah  ABK  yang  digunakan  berkisar antara  8 –  10  orang  dengan  jumlah  trip  180  – 260 trip/kapal/tahun.
Keberhasilan pengoperasian pukat cincin  juga  tidak  lepas  dari  jarak  DPI  yang ditempuh. Penentuan DPI pada perikanan pukat cincin Bulu terletak pada kisaran 11 – 35 mil dari garis pantai. Pada musim tangkapan tinggi, DPI berada pada pada kisaran  13 mil,  namun pada musim  tangkapan  rendah,  maka  nelayan  Bulu harus menangkap ikan makin jauh hingga di luar perairan Tuban.
Demikian  halnya  dengan  ukuran  kapal yang diasumsikan akan mampu mempengaruhi kuantitas  hasil  tangkapan.  Semakin  besar ukuran  kapal,  maka  semakin  mampu  menam- pung jumlah ikan hasil tangkapan. Ukuran kapal pukat cincin yang dioperasikan di perairan Bulu adalah 13 – 33 GT dengan daya mesin 120 PS. Kapal-kapal tersebut melakukan kegiatan penangkapan  satu  hari  trip  bergantung  pada cuaca setempat. Pukat cincin yang dioperasikan memiliki  kedalaman  jaring  kurang  lebih  100  m dengan ukuran mata jaring sebesar 1 inch.
Variasi metode pengoperasian menyebabkan tingginya variasi hasil tangkapan armada pukat cincin yang  diope- rasikan di perairan tersebut. Berdasarkan set data  dari  beberapa  variabel  faktor  produksi dihasilkan  beberapa  variasi  model  yang memiliki probabilitas terbaik dalam mengha- silkan  hasil  tangkapan  pukat  cincin  yang tinggi.
Pemilihan model AIC digunakan untuk membedakan  antara  beberapa  set  model yang  memiliki  probabilitas  mampu  meng- gambarkan  hubungan  antara  ukuran  kapal, jarak  DPI,  jumlah  trip  dan  jumlah  ABK. Berdasarkan hasil perhitungan AIC (Tabel 1), diperoleh  bahwa  model  tunggal  yang menggunakan variabel trip merupakan model terbaik dengan skor AICc terkecil. Begitu pula dengan  skor  AICcWt  yang  paling  besar menunjukkan  bahwa  model  ini model paling sesuai  yang  memiliki  bobot  kumulatif  yang menyertakan  setiap  variabel  tanpa  efek interaksi.
Model  regresi  linier  sederhana  antara jumlah  trip  dan  hasil  tangkapan  (Gambar  3) menunjukkan  korelasi  positif  yang  mengin- dikasikan  adanya  setiap  peningkatan  satu trip  penangkapan  akan  mengakibatkan adanya  peningkatan jumlah hasil tangkapan sebesar 107,63 ton. Model regresi ini mampu memperlihatkan  bahwa  variabel  bebas jumlah  trip  secara  tunggal  mampu  menje- laskan  variabel  tak  bebas  hasil  tangkapan sebesar 56%.
Gambar 2 Proporsi alat tangkap yang dioperasikan di Perairan Tuban
Tabel 1 Hasil komparasi AIC Model K AICc Delta AICc AICcWt Cum. Wt LL 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 3 . 𝑥 3 3 1222,70 0,00 0,46 0,46 -608,13 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 2 . 𝑥 2 + 𝑏 3 . 𝑥 3 4 1224,74 2,05 0,16 0,62 -608,01 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 1 . 𝑥 1 + 𝑏 3 . 𝑥 3 4 1224,98 2,28 0,15 0,76 -608,13 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 2 . 𝑥 2 + 𝑏 3 . 𝑥 3 + 𝑏 4 . 𝑥 4 5 1226,07 3,37 0,08 0,85 -607,48 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 1 . 𝑥 1 + 𝑏 3 . 𝑥 3 + 𝑏 4 . 𝑥 4 5 1226,33 3,63 0,07 0,92 -607,61 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 1 . 𝑥 1 + 𝑏 2 . 𝑥 2 + 𝑏 3 . 𝑥 3 5 1227,09 4,40 0,05 0,97 -607,99 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 1 . 𝑥 1 + 𝑏 2 . 𝑥 2 + 𝑏 3 . 𝑥 3 + 𝑏 4 . 𝑥 4 6 1228,49 5,79 0,03 1,00 -607,45
𝑌 = 𝑏 0 × 𝑏 1 . 𝑥 1 × 𝑏 2 . 𝑥 2 × 𝑏 3 . 𝑥 3 × 𝑏 4 . 𝑥 4 17 1234,37 11,67 0,00 1,00 -592,90
𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 4 . 𝑥 4 3 1242,92 20,22 0,00 1,00 -618,24 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 1 . 𝑥 1 3 1244,08 21,39 0,00 1,00 -618,83 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 2 . 𝑥 2 3 1244,51 21,82 0,00 1,00 -619,04 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 1 . 𝑥 1 + 𝑏 4 . 𝑥 4 4 1244,73 22,03 0,00 1,00 -618,00 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 2 . 𝑥 2 + 𝑏 4 . 𝑥 4 4 1245,21 22,52 0,00 1,00 -618,24 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 1 . 𝑥 1 + 𝑏 2 . 𝑥 2 4 1246,37 23,68 0,00 1,00 -618,82 𝑌 = 𝑏 0 + 𝑏 1 . 𝑥 1 + 𝑏 2 . 𝑥 2 + 𝑏 4 . 𝑥 4 5 1247,09 24,39 0,00 1,00 -617,99
Gambar 3 Model regresi antara jumlah trip dan hasil tangkapan

## PEMBAHASAN
Pada  beberapa  referensi,  terdapat faktor produksi lain yang juga mempengaruhi kuantitas  hasil  tangkapan,  misalnya  adalah luas  jaring  (Picaulima  2012),  lama  trip, perbekalan  (Wiyono  dan  Hufiadi  2014; Imanda et  al .  2016),  lebar  dan  kedalaman jaring,  serta  kekuatan  mesin  (Pratama et  al. 2016).  Pada  kajian  ini,  ditemukan  bahwa keberadaan faktor-faktor tersebut tidak memiliki  variasi  nilai  yang  mampu  diban- dingkan.  Di  lain  sisi,  faktor-faktor  produksi pada penelitian ini merupakan faktor produksi yang memiliki keberagaman nilai untuk dapat dijadikan variabel pada beberapa model yang selanjutnya dibandingkan.
Pemilihan
metode
AIC
pada pengolahan  data  analisis  faktor  produksi perikanan  pukat  cincin  di  Tuban,  karena metode ini mampu mengkomparasi beberapa model.  Beberapa  model  yang  dikomparasi merupakan  regresi  linier  sederhana  yang terdiri  dari  satu  faktor  produksi  dan  model regresi  berganda  yang  merupakan  hasil kombinasi  maupun  interaksi  antar  faktor (Mcowen et  al .  2015;  Scarcella et  al. 2015).
Sementara  pada  metode  lain,  perhitungan analisis  produksi  dilakukan  dengan  meng- gunakan analisis Cobb-Douglas (Johannes et al. 2015; Pratama et al. 2016; Polhaipessy et al. 2020)  yang  menggunakan  hanya  satu model  kombinasi  yang  melibatkan  seluruh variabel faktor produksi yang dilibatkan tanpa menyertakan  kemungkinan  adanya  variabel- variabel  memiliki  pengaruh  simultan  dengan model yang lain.
Berdasarkan hasil komparasi beberapa model  regresi,  baik  linier  sederhana  maupun berganda  dengan  menggunakan  lebih  dari satu  variabel,  model  regresi  tunggal  dengan menggunakan variabel trip merupakan model terbaik  yang  mampu  menjelaskan  fungsi produksi perikanan pukat cincin. Variabel trip merupakan  variabel  yang  mampu  secara signifikan  menjadi  pengendali  atas  hasil tangkapan  dengan  korelasi  positif.  Pening- katan  jumlah  trip  akan  meningkatkan  hasil tangkapan, demikian pula sebaliknya.
Dalam  kurun  waktu  satu  dekade, berdasarkan  produktivitas,  perikanan  pukat cincin mengalami penurunan dengan meningkatnya  kapasitas  penangkapan  yang ditandai dengan bertambahnya jumlah armada,  perluasan  DPI  dan  jumlah  trip  yang dioperasikan  (Wiyono  dan  Hufiadi  2014; Purwanto  dan  Nugroho  2016).  Namun mengingat  produktivitas  perikanan  akan mengalami perubahan secara berkala sesuai
dengan  musim  penangkapan  maka  alokasi jumlah trip yang boleh dioperasikan merupakan  hal  yang  perlu  dipertimbangkan demi keberlangsungan perikanan pukat cincin (Wiyono dan Hufiadi 2014).
Peningkatan jumlah trip yang didokumentasikan  pada  kajian  ini  membukti- kan  bahwa  jumlah  trip  memberikan  pening- katan hasil tangkapan lebih baik dibandingkan variabel  produksi  yang  lain.  Meski  demikian usaha  peningkatan  kapasitas  penangkapan perlu bersinergi dengan nilai upaya penangkapan  yang  diperbolehkan  secara biologi  yang  didasarkan  dari  kemampuan sumber daya  ikan untuk pulih akibat tekanan penangkapan (Harlyan et al . 2019; Harlyan et al . 2021). Pendugaan status stok sumber daya ikan  pada  perikanan  pukat  cincin  di  Tuban diperlukan  sebagai  dasar  penentuan  kebi- jakan  alokasi  upaya  penangkapan  termasuk diantaranya adalah penetapan jumlah trip/tahun yang boleh dilakukan.

## KESIMPULAN
Hasil komparasi AIC terhadap beberapa  model produksi  menunjukkan bahwa  variabel  trip  merupakan  variabel pengendali  hasil  tangkapan  dengan  korelasi positif,  dimana  peningkatan  jumlah  trip  akan meningkatkan hasil tangkapan. Meski demikian, demi perikanan yang berkelanjutan, perlu  dipertimbangkan  sinkronisasi  hasil kajian ini dengan jumlah upaya penangkapan yang  diperbolehkan  yang  merujuk  pada potensi  dan  status  sumber  daya  perikanan pukat cincin di Tuban.

## SARAN
Diperlukan observasi dan analisis faktor produksi  yang  melibatkan  faktor  produksi lainnya  yang  dilakukan  secara  berkala  untuk memperoleh  dinamika  perubahan  faktor produksi  pada  perikanan  pukat  cincin  di Tuban.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terimakasih kepada Universitas Brawijaya atas pemberian Dana  Program  Penelitian  Dosen  Fakultas Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan  Universitas Brawijaya.

## DAFTAR PUSTAKA
Anderson DR, Burnham KP, White GC. 1998.
Comparison  of  Akaike  Information Criterion and Consistent Akaike Information Criterion for Model Selection and Statistical Inference from Capture-Recapture  Studies. Journal  of Applied  Statistics .  25(2):  263-282. DOI:10.1080/02664769823250.
Harlyan LI, Almawadah YA, Lelono TD. 2021. The  Biological  Aspects  of  Dominant Sharks  and  Rays  Landed  in  Brondong Fishing  Port,  Lamongan,  East  Java. Journal  of  Environmental  Engineering and  Sustainable  Technology .  8(1):  10- 16.
https://jeest.ub.ac.id/index.php/jeest/art icle/view/171.
Harlyan  LI,  Wu  D,  Kinashi  R,  Kaewnern  M, Matsuishi  T.  2019.  Validation  of  A Feedback Harvest Control Rule in Data- limited Conditions for Managing
Multispecies Fisheries.
Canadian Journal Fisheries and Aquatic Science . 76(10):  1885-1893.  DOI:10.1139/cjfas- 2018-0318.
Imanda  SN,  Setiyanto  I,  Hapsari  TD.  2016.
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Hasil  Tangkapan  Kapal Mini Purse Seine di Pelabuhan Perikanan Nusantara Pekalongan. Journal of Fisheries Resources Utilization Management and Technology . 5(1): 145-153.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jfrumt/ article/view/10747
Johannes  S,  Wisudo  SH,  Nurani  TW.  2015.
Analisis Faktor Produksi dan Kelayakan Usaha  Perikanan  Purse  Seine  di Kecamatan Salahutu Kabupaten Maluku Tengah. Jurnal Aplikasi Manajemen . 13(2): 335-343.
https://jurnaljam.ub.ac.id/index.php/jam /article/view/774

## Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  2018.
Buku Pintar Kementerian Kelautan dan Perikanan  2018. Jakarta:  Pusat  Data, Statistik  dan  Informasi  Kementerian Kelautan dan Perikanan.
http://sidatik.kkp.go.id/files/src/023dfaa95782 9d846cfb59164b6c5774.pdf.
Kroetz K, Sanchirico J, Fuller K, Kling D, Ross
N.  2013. Economics  and  Ecology  of Open-Access Fisheries. In: Encyclopedia of Energy, Natural Resource, and Environmental Economics. p. 39 –49. DOI: 10.1016/B978-0-12-375067-9.00114-5
Mcowen CJ, Cheung WWL, Rykaczewski RR, Watson  RA,  Wood  LJ.  2015.  Is Fisheries Production within Large Marine  Ecosystems  Determined  by Bottom-up  or  Top-down  Forcing? Fish and  Fisheries .  16(4):  623-632.  DOI: 10.1111/faf.12082.
Van Nguyen Q, Pascoe S, Coglan L, Nghiem S.  2021.  The  sensitivity  of  Efficiency
Scores  to  Input  and  Other  Choices  in Stochastic Frontier Analysis: An Empirical  Investigation. Journal  of Productivity  Analysis .  55(1):  31-40.
DOI:10.1007/s11123-020-00592-8.
Picaulima  S.  2012. Analisis  Pengaruh  Faktor
Produksi Terhadap Produktivitas
Perikanan  Pukat  Cincin  di  Kabupaten Maluku  Tenggara. Journal  of  Tropical Fisheries . 7(1): 611-616.
https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/sem naskpfpik/article/download/2034/1681/
Polhaipessy  R,  Waileruny  W,  Matrutty  D, Souisa  F,  Kemhay  D.  2020.  Analisis Faktor Produksi Usaha Perikanan Purse Seine  di  Pulau  Ambon. Prosiding
Seminar Nasional Kelautan dan Perikanan UNPATTI. DOI:10.30598/semnaskp-15.
Pratama  MAD,  Hapsari  TD,  Triarso  I.  2016.
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Hasil Produksi Unit Penangkapan Purse Seine  (Gardan)  di  Fishing  Base  PPP Muncar,  Banyuwangi,  Jawa  Timur. Saintek Perikanan:  Indonesian Journal of Fisheries Science and Technology .11(2): 120-128. DOI:
10.14710/ijfst.11.2.120-128.
Purwanto P, Nugroho D. 2016. Daya Tangkap
Kapal Pukat Cincin dan Upaya Penangkapan  pada  Perikanan  Pelagis Kecil  di  Laut  Jawa. Jurnal  Penelitian Perikanan Indonesia . 17(1):23 –30. DOI: 10.15578/jppi.17.1.2011.23-30.
Scarcella G, Grati F, Bolognini L, Domenichetti F,  Malaspina  S,  Manoukian  S,  Polidori P,  Spagnolo  A,  Fabi  G.  2015.  Time- series Analyses of Fish Abundance from An Artificial Reef and A Reference Area
in  the  Central-Adriatic  Sea. Journal  of Applied  Ichthyology .  31(S3):  74-85.
DOI:10.1111/jai.12952. Wiyono  ES,  Hufiadi  H.  2014.  Measuring  the Technical  Efficiency  of  Purse  Seine  in Tropical Small-scale Fisheries in Indonesia. Asian  Fisheries  Science. 27(4): 297-308. DOI:10.33997/j.afs.2014.27.4.006.