Hal: 111-120
PENGELOLAAN PERIKANAN CAKALANG YANG DIDARATKAN DI PELABUHAN PERIKANAN NUSANTARA (PPN) PRIGI, TRENGGALEK: APLIKASI FEEDBACK HARVEST CONTROL RULE
Fishery Management of Skip Jack Tuna Landed in Prigi Fishing Port, Trenggalek: Feedback Harvest Control Rule Application
Oleh:
Ledhyane Ika Harlyan 1 , Wahida Kartika Sari 2 , Farisa Mardiana Rahma 3 , Fuad 4 , Muhammad Arif Rahman 5
1 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya. ledhyane@ub.ac.id
2 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya. wahidaks@ub.ac.id 3 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya. farisa.hrn@gmail.com 4 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya. fuad@ub.ac.id 5 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Brawijaya. arifelzain@ub.ac.id
* Korespondensi : ledhyane@ub.ac.id
Diterima: 28 Februari 2021;  Disetujui: 1 April 2021

## ABSTRACT
Skip jack tuna (Katsuwonus pelamis) is one of the leading export commodities landed at the Prigi Fishing Port (PPN Prigi). Conventional single-species Schaefer model is often applied as a fishery  management  tool,  though  it  is  not  technically  suitable  for  multispecies  fishery.  The application of feedback harvest control rule (HCR) is an alternative harvest strategy that has been successfully  implemented  and  validated  for multispecies  fishery.  This  study  estimated  allowable biological catch by applying two harvest strategies, HCR feedback and Schaefer surplus production model  using  catch-effort  data  of  skipjack  tuna  landed  at  PPN  Prigi  in  the  period  2010  -  2019. Applying Schaefer model for Skip jack tuna for years still resulted that catches have exceeded the maximum  sustainable  yield  (MSY)  even  employed  lower  the  fishing  effort  which  was  under  the fishing  mortality  consistent  with  achieving  MSY  (f_MSY)  than  that  of  applying  feedback  HCR. Therefore, the application of feedback HCR that has been previously validated can be an alternative of harvest strategy for use in fisheries where only mixed species data is available.
Keywords:  multispecies  fishery,  harvest  strategy,  Schaefer  model,  maximum  sustainable yield, single-species approach.

## ABSTRAK
Cakalang  ( Katsuwonus  pelamis )  merupakan  salah  satu  komoditas  ekspor  unggulan  yang didaratkan  di  Pelabuhan  Perikanan  Nusantara  (PPN)  Prigi.  Pengelolaan  perikanan  cakalang dengan  menggunakan  model  konvensional  spesies  tunggal Schaefer kerap  digunakan  meski secara  teknis  tidak  sesuai  digunakan  pada  perikanan  multispesies.  Aplikasi feedback  harvest control  rule ( HCR )  merupakan  alternatif  strategi  penangkapan  yang  sukses  diterapkan  dan tervalidasi  dapat  digunakan  untuk  perikanan  multispesies.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  kajian estimasi jumlah tangkapan yang aman secara biologis untuk dimanfaatkan dengan menggunakan dua  strategi  penangkapan  yaitu feedback  HCR dan model  surplus  produksi Schaefer dengan menggunakan data hasil tangkapan dan upaya penangkapan perikanan cakalang yang didaratkan di  PPN  Prigi  dalam  kurun  waktu  2010 –  2019.  Pengelolaan  perikanan  cakalang  dengan model
Schaefer selama bertahun-tahun tetap menunjukkan bahwa hasil tangkapan yang didaratkan telah melampaui poin referensi hasil tangkapan lestari ( maximum sustainable yield/MSY ) meski dengan referensi  nilai  upaya  penangkapan  ( 𝑓 𝑀𝑆𝑌 )  yang  lebih  rendah  dari  pada  penggunaan  aplikasi feedback HCR . Aplikasi feedback HCR yang telah sebelumnya tervalidasi dapat menjadi alternatif strategi  pengelolaan  perikanan  untuk  digunakan  pada  perikanan  dimana  hanya  tersedia  data spesies tercampur dapat menjadi salah satu alternatif strategi pengelolaan dengan kebutuhan data yang relatif praktis.
Kata kunci: perikanan multispesies, strategi penangkapan, model Schaefer , hasil tangkapan lestari, pendekatan spesies tunggal

## PENDAHULUAN
Wilayah  Pengelolaan  Perikanan  Negara Indonesia (WPP NRI) 573 merupakan wilayah pengelolaan  yang  kaya  akan  beberapa spesies ekonomis penting. Berdasarkan Permen  No.  18  Tahun  2014  tentang  Wilayah Pengelolaan  Perikanan,  WPP  573  meliputi perairan  Samudera  Hindia  sebelah  selatan Jawa hingga sebelah selatan Nusa Tenggara, Laut  Sawu,  dan  Laut  Timor  bagian  barat ( Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  2014 ). Perairan  Prigi  yang  merupakan  cakupan  dari wilayah  perairan  Samudera  Hindia  bagian selatan  Jawa  merupakan  perairan  penghasil salah  satu  komoditas  perikanan  ekspor unggulan  Indonesia  yaitu  sumber  daya  ikan (SDI) cakalang ( Katsuwonus pelamis ) ( Asia et al. 2019 ).
Sebagai salah satu komoditas unggulan, cakalang  berkontribusi  sebesar  14,23%  dari total ekspor perikanan Indonesia (Kementerian Kelautan  dan  Perikanan 2020 ).  Berdasarkan Keputusan  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan Nomor  47  Tahun  2016  tentang  estimasi potensi,  jumlah  tangkapan  yang  diperboleh- kan, dan tingkat pemanfaatan SDI di WPP NRI, tingkat  pemanfaatan  SDI  pelagis  besar  telah mencapai 0,73 yang berarti telah dimanfaatkan secara  penuh.  Pengupayaan  penangkapan dapat  dipertahankan  dengan  monitor  ketat ( Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan 2016). Rasio eksploitasi penangkapan tersebut meningkat  hampir  50%  dari  sebelumnya dengan status moderate dimana prinsip kehati- hatian  mutlak  diperlukan  dalam  pengelolaan perikanan pelagis yang lestari.
Adanya peningkatan resiko pemanfaatan berlebihan  atas  SDI  cakalang  menyita  perha- tian pemerintah dan peneliti perikanan. Bebe- rapa penelitian terkait estimasi potensi, tingkat pemanfaatan, beserta jumlah tangkapan yang diperbolehkan untuk SDI cakalang di Perairan Prigi  telah  dilakukan  dalam  kurun  waktu  10
tahun  terakhir ( Setiyawan  and  Haryuni 2013;  Setiyawan  2016; Ma’mun et  al. 2017) dengan  menggunakan pendekatan model surplus produksi.
Model  surplus  produksi  sebagai metode  estimasi  stok  ikan  konvensional kerap  digunakan  di  seluruh  dunia,  tak terkecuali  pada  perairan  multispesies (Hilborn and Ovando 2014; Newman et al . 2018;  Harlyan et  al .  2019).  Model  ini mensyaratkan tersedianya informasi biologi  spesifik  untuk  setiap  spesies ( Hilborn  and  Walters  1992 ; Cadrin  and Dickey-Collas  2015).  Oleh  karena  itu, secara teknis model surplus produksi tidak sesuai digunakan pada perikanan multispesies atau perikanan dengan data perikanan yang tidak spesifik ( Shertzer et al. 2008).  Pada  perikanan  tropis  yang umumnya  bersifat  multispesies,  asumsi pendekatan  spesies  tunggal  relatif  sulit dipenuhi  karena  penggunaan  beragam alat  tangkap  dan  menangkap  beragam kelompok  spesies ( Harlyan et  al. 2021). Faktanya,  pengelolaan  perikanan  tetap didasarkan pada model yang lebih sesuai digunakan  pada  perairan  sub-tropis, dimana hasil tangkapan lestari ( maximum sustainable  yield/MSY )  dihitung  hanya untuk beberapa spesies kunci. Selain itu, keterbatasan  teknis  dan  finansial  untuk melakukan  pemisahan  spesies  juga merupakan  alasan  ketidaktersediannya data spesies yang spesifik (Yuniarta et al. 2017 ) .
Aplikasi feedback harvest control rule ( HCR ) ( Tanaka 1980; Ohshimo and Naya 2014) merupakan  strategi  penangkapan yang sukses diterapkan pada pengelolaan perikanan  Jepang  (Ichinokawa et  al. 2017). Feedback  HCR diperkenalkan pada  tahun  1997  sebagai  salah  satu instrumen  pengelolaan  perikanan  untuk stok  ikan  tanpa  dilengkapi  estimasi biomass  (Makino  2011).  Metode  ini
mampu  memberikan  rekomendasi  saintifik untuk  kuota  tangkapan  tahunan  (jumlah tangkapan  yang  diperbolehkan/JTB)  dengan mempertimbangkan kelimpahan stok sebelum- nya  untuk  memperoleh  hasil  tangkapan  di tahun berikutnya. Pada strategi feedback , SDI diasumsikan  sebagai  sistem  kontrol  dengan kuota  tangkapan  sebagai  luaran  dan  kelim- pahan stok sebagai masukan, sehingga kuota tangkapan diatur berdasarkan kelimpahan stok ( Magnusson  1992 ).  Oleh  karena  itu,  penggu- naan feedback  HCR pada  pengelolaan  per- ikanan  mampu  memberikan  keseimbangan ukuran  stok  dan  menjamin  keberlangsungan pemanfaatan  SDI  ( Hoshino  et  al.  2012; Ohshimo and Naya 2014; Harlyan et al. 2019 ).
Pada  kajian  ini  dilakukan  estimasi  jum- lah  tangkapan  yang  diperbolehkan  untuk  pe- ngelolaan perikanan cakalang di perairan Prigi, Trenggalek  dengan  menggunakan feedback HCR yang sebelumnya telah tervalidasi mam- pu  digunakan  untuk  perikanan  multispesies (Harlyan et al. 2019). Komparasi hasil estimasi akan  dilakukan  dengan  penggunaan  model surplus  produksi  dengan  didasarkan  pada prinsip kehati-hatian.

## METODE

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian
ini  ialah  data  sekunder  berupa  data  hasil tangkapan  (kg)  dan  upaya  penangkapan (hari  melaut)  perikanan  cakalang  yang didaratkan di Pelabuhan Perikanan Nusantara  (PPN)  Prigi  (Gambar  1)  pada tahun 2010-2019. Jumlah hari melaut per tahun  dihitung  per  alat  tangkap  yang digunakan untuk menangkap SDI cakalang. Terdapat lima alat tangkap yang dioperasikan  untuk  menangkap  cakalang yaitu: purse seine, gillnet, payang, pancing tonda dan pancing ulur.

## Analisis Data
1.  Hasil tangkapan per unit upaya
Nilai hasil tangkapan per unit upaya ( catch per unit effort / CPUE ) menunjukkan indeks kelimpahan  stok  SDI  cakalang  yang dihitung  dengan  formula ( Sparre  and Venema 1992):
𝐶𝑃𝑈𝐸 = 𝐶 𝑓 ............................................. (1)
dengan:
𝐶𝑃𝑈𝐸 =  hasil  tangkapan  per  unit  upaya pada tahun ke - (kg/hari) 𝐶 =   hasil  tangkapan  pada  tahun  ke-
(kg)
𝑓 =   upaya penangkapan pada tahun ke- (hari)

## 2.  Strategi Penangkapan
Estimasi jumlah tangkapan yang diperbolehkan (JTB) dilakukan dengan mengaplikasikan  dua  strategi  penangkapan pada data hasil tangkapan cakalang dan upaya penangkapan yang telah distandarisasi, yaitu:

## a. Feedback HCR
Perhitungan
feedback
HCR akan
menghasilkan  estimasi  jumlah  tangkapan yang aman secara biologi untuk dimanfaatkan  pada  tahun  ke-y  ( allowable biological catch/ 𝐴𝐵𝐶 𝑦 ) (Harlyan 2019) dengan  menggunakan  formula  sebagai berikut:
𝐴𝐵𝐶 𝑦 = 𝛿 × 𝐶 𝑦−2 × 𝛾 ........................... (2) 𝛾 = (1 + 𝑘 𝑏 𝐼 ) ....................................... (3)
dengan:
𝛿 =   koefisien pembobotan bernilai 1 untuk level  stok  tinggi  dan  sedang;  dan  0,5 untuk  level  stok  rendah.  Level  stok diketahui  dari  tren  indeks  kelimpahan stok  yaitu  dalam  hal  ini  adalah  tren CPUE dalam kurun waktu 2010-2019. Penentuan  level  tinggi,  sedang  dan rendah dilakukan dengan mencari nilai batas  atas  dan  batas  bawah  indeks kelimpahan  stok,  yang  diperoleh  dari nilai  selisih  nilai  maksimum  dan  nilai minimum  dengan  nilai  interval  dari CPUE . Level stok dikatakan tinggi jika nilai CPUE berada di atas garis batas atas,  sedang  jika  berada  di  antara garis  batas  atas  dan  bawah,  dan rendah  jika  berada  di  bawah  garis batas bawah.
𝐶 𝑦−2 =  hasil tangkapan pada tahun 𝑦 − 2 (kg)
𝑘 = feedback factor (bernilai 1) 𝛾 =   tren CPUE dalam kurun waktu 2010 – 2019 𝑏 =   koefisien  regresi  ( slope ) CPUE dari tahun 𝑦 − 4 hingga 𝑦 − 2 𝐼 =  rata-rata CPUE pada  tahun 𝑦 − 4 hingga 𝑦 − 2 (kg/hari)
b.  Model surplus produksi Schaefer
Perhitungan  model  surplus  produksi Schaefer bertujuan  untuk menentukan  tingkat upaya  penangkapan  yang  optimum  dimana upaya penangkapan tersebut mampu memberikan nilai MSY tanpa berdampak pada produktivitas  stok  di  tahun-tahun  mendatang ( Sparre and Venema 1992). Formula model ini menggunakan  analisis  regresi  linier  antara hasil  tangkapan  per  unit  upaya  dan  upaya penangkapan yaitu sebagai berikut :
𝐶 𝑓 = 𝑎 − 𝑏𝑓 ............................................. (4)
𝑓 𝑀𝑆𝑌 = 𝑎 2𝑏 ................................................ (5)
𝐶 𝑀𝑆𝑌 = 𝑎 2
4𝑏 ............................................... (6)
dengan: 𝑎 =  intersep 𝑏
=  koefisien regresi ( slope ) 𝑓 𝑀𝑆𝑌 =  upaya  penangkapan  yang  akan menghasilkan hasil tangkapan lestari (hari)
𝐶 𝑀𝑆𝑌 =  hasil tangkapan lestari (kg)
3.  Perbandingan  strategi  penangkapan feedback  HCR dan  model  surplus produksi Schaefer dilakukan  dengan menganalisis prinsip kehati-hatian yang dihasilkan  dari  estimasi  JTB  untuk kedua strategi penangkapan tersebut.

## HASIL
Data  statistik  perikanan  cakalang yang didaratkan di PPN Prigi selama kurun waktu  2010-2019  menunjukkan  adanya penurunan  produksi  perikanan  cakalang dalam 10 tahun terakhir (Tabel 1).
Berdasarkan  data  yang  tercantum pada  Tabel  1,  perhitungan  JTB  dilakukan dengan menggunakan dua strategi penang- kapan  yaitu  aplikasi feedback  HCR dan metode surplus produksi Schaefer.

## Feedback HCR
Berdasarkan  perhitungan  level  stok (𝛿) yang  diperoleh  dari  tren  stok  dalam kurun  waktu  2010-2019  menunjukkan berada pada level rendah yang bernilai 0,5 (Gambar 2). Hasil tangkapan SDI cakalang pada  dua  tahun  sebelum  tahun  estimasi ( 𝐶 𝑦−2 ) yaitu  sebesar 563.529  kg.  Koefisien regresi  untuk  tren 𝐶𝑃𝑈𝐸 (𝑦−2)−(𝑦−4) selama kurun waktu 2016
– 2019 adalah sebesar - 0.98, sedangkan rata-rata tren
𝐶𝑃𝑈𝐸 (𝑦−2)−(𝑦−4) adalah 334,36 kg/hari.
Dari  perhitungan  di  atas,  maka dihasilkan  nilai  JTB  yang  aman  secara biologi untuk dapat dimanfaatkan ( 𝐴𝐵𝐶 2021 ) adalah sebesar 561.875,21 kg dan besaran upaya  penangkapan  hari  yang  dapat  dila- kukan  pada  tahun  2021 ( 𝐴𝐵𝐸 2021 ) adalah sebesar 1.809 hari.

## Model surplus produksi Schaefer
Estimasi hubungan hasil tangkapan per unit  upaya  perikanan  cakalang  selama  kurun waktu 2010-2019 terhadap
upaya penangkapan  menunjukkan  adanya  korelasi negatif (Gambar 3).
Model regresi yang dihasilkan
memberikan  koefisien  determinasi  sebesar 0,68 yang menunjukkan upaya penang-kapan mampu mempengaruhi variabilitas hasil tangkapan  per  unit  upaya  pada  perikanan cakalang sebesar 68%. Sebesar 32% variabilitas tersebut disebabkan oleh faktor lain yang  tidak  masuk  dalam  objek  penelitian. Persamaan model regresi menunjukkan bahwa  peningkatan  jumlah  hari  melaut sebesar  1  hari  akan  menu-runkan  hasil tangkapan per unit upaya sebesar 0,4 kg/hari.
Berdasarkan nilai intersep ( a ) sebesar  1028,33  dan  koefisien  regresi  ( b ) sebesar  0,4  maka  diperoleh  nilai  hasil tangkapan lestari 𝐶 𝑀𝑆𝑌 sebesar 655.264,42 kg  dan 𝑓 𝑀𝑆𝑌 sebesar  1274  hari  melaut (Gambar  4).  Merujuk  pada  perhitungan tersebut,  hasil  tangkapan  SDI  cakalang telah  melewati  nilai 𝐶 𝑀𝑆𝑌 dan  jumlah  hari melaut  yang  digunakan  nelayan  lima  alat tangkap  untuk  menangkap  SDI  cakalang telah melebihi nilai 𝑓 𝑀𝑆𝑌 .

## Perbandingan teknis antara dua strategi penangkapan
Nilai  JTB  yang  aman  secara  biologi ( 𝐶 0.8𝑀𝑆𝑌 ) sebagai  hasil  dari  kedua  strategi penangkapan  tersebut  terlihat  pada  Tabel 2.

## Tabel 1 Data hasil tangkapan dan upaya penangkapan perikanan cakalang
No Tahun Hasil Tangkapan (C) (kg) Upaya Penangkapan (f) (hari) CPUE 1 2010 763.254,0 1.364 559.51 2 2011 717.189,0 1.621 442.48 3 2012 616.740,0 1.383 446.06 4 2013 584.283,0 1.431 408.44 5 2014 574.219,8 1.588 361.60 6 2015 569.188,1 1.667 341.50 7 2016 564.156,5 1.706 330.67 8 2017 563.842,8 1.745 323.03 9 2018 563.685,9 1.511 372.99 10 2019 563.529,0 1.813 310.74
Gambar 3   Grafik  analisis  regresi  antara  hasil  tangkapan  per  unit  upaya  ( y )  dan  upaya penangkapan ( x )
Gambar 4 Model surplus produksi Schaefer perikanan cakalang
Tabel 2 Perbandingan teknis strategi penangkapan
No Parameter Feedback HCR Schaefer 1 𝐽𝑇𝐵 2021 atau 𝐴𝐵𝐶 2021 (kg) 561.875,21 524.211,5 2 𝑓 𝐽𝑇𝐵 atau 𝐴𝐵𝐸 2021 (hari) 1.809 704

## PEMBAHASAN
Aplikasi feedback  HCR merupakan aplikasi praktikal yang relatif sederhana tanpa membutuhkan  estimasi  biomasa  stok  ikan. Pada  prinsipnya,  aplikasi  ini mempertim- bangkan  tren  indeks  kelimpahan  stok  dalam menentukan  jumlah  tangkapan  yang  aman secara biologi untuk dimanfaatkan ( 𝐴𝐵𝐶 ) yang
untuk  selanjutnya  dijadikan  dasar  sebagai penetapan  kuota  tangkap ( Ichinokawa et  al. 2017; Harlyan et al. 2019).
Berdasarkan dokumentasi kegiatan penangkapan  dalam  kurun  waktu  tertentu sebelum dilakukan estimasi, informasi mengenai  jumlah  tangkapan  yang  aman secara biologi untuk dapat dimanfaatkan pada
tahun  ke- y ( 𝐴𝐵𝐶 𝑦 )  dan  jumlah  upaya penangkapan  yang  dapat  dilakukan  pada tahun  ke- y ( 𝐴𝐵𝐸 𝑦 )  dengan  mudah  diperoleh.
Dokumentasi  kegiatan  penangkapan  dapat berupa data hasil tangkapan, upaya penangkapan  dan  hasil  tangkapan  per  unit upaya  yang  telah  sebelumnya  dilakukan validasi  tren.  Pada  banyak  kasus,  upaya penangkapan tidak dapat tervalidasi, sehingga  indeks  kelimpahan  stok  yang digunakan  bisa  berupa  data  hasil  tangkapan (Ohshimo  and  Naya  2014;  Harlyan et  al. 2019).
Terkait  dengan  pengelolaan  perikanan Indonesia  dan  beberapa  negara  di  wilayah Asia  Tenggara  lainnya  dengan  keterbatasan data  yang  memenuhi  syarat  untuk  dilakukan pengkajian  stok  (Harlyan et  al. 2021), penggunaan  aplikasi feedback  HCR mampu memberikan informasi praktis dengan kebutuhan  data  yang  lebih  fleksibel  diban- dingkan  dengan  menggunakan  pendekatan konvensional spesies tunggal seperti pendekatan  dengan  model  surplus  produksi (Chumchuen  and  Chumchuen  2019;  Harlyan et  al.  2019; Kvamsdal et  al. 2016;  Makino 2011).
Pengelolaan perikanan Indonesia seperti halnya pada pengelolaan perikanan di negara wilayah Asia Tenggara secara umum menggunakan  sistem  spesies  tunggal  pada beberapa SDI ekonomis penting (Chumchuen and  Chumchuen  2019;  Harlyan et  al. 2019 ; Harlyan et  al. 2021).  Salah  satu  spesies  SDI di  Indonesia  yang  dikelola  dengan  meng- gunakan  model  surplus  produksi  adalah  SDI cakalang.  Hasil  dari  pengelolaan  perikanan cakalang  dengan  sistem  spesies  tunggal terpublikasi mengenai status perikanan cakalang  yang  didaratkan  di  PPN  Prigi (Setiyawan 2016; Nurdin 2017; Firdaus 2018; Tampubolon et  al. 2019).  Keseluruhan  hasil penelitian menunjukkan status stok perikanan cakalang  yang  telah  dikelola,  namun  tetap mengalami penurunan dari tahun ke tahun.
Pada  penelitian  ini  digunakan  dua strategi penangkapan yaitu aplikasi feedback HCR dan  model  surplus  produksi Schaefer untuk mengestimasi 𝐴𝐵𝐶 𝑦 dan 𝐴𝐵𝐸 𝑦 . Berdasarkan  hasil  analisis feedback  HCR , indeks  kelimpahan  stok  perikanan  cakalang dalam hal ini merupakan tren hasil tangkapan cakalang per hari melaut mengalami penurunan  sejak  tahun  2014  meski  dengan tingkat  fluktuasi  yang  relatif  rendah.  Menurut Magnusson (1992) dan Harlyan et al. (2019) , historical  catch yang  ditunjukkan  lewat  level
stok pada tren CPUE, memiliki peranan yang sangat  penting  untuk  kebijakan  dan  strategi tangkap  selanjutnya.  Jika  suatu  perikanan memiliki  level  stok  yang  rendah  maka perikanan  harus  memberikan  kesempatan pada  SDI  untuk  dapat  pulih  (Kleisner et  al. 2013) dengan kuota tangkap yang tidak terlalu tinggi  (Carruthers et  al. 2014 ; Dowling et  al. 2015 ; Harlyan et al. 2019).
Sejalan dengan hasil penelitian terdahulu ( Setiyawan  and  Haryuni  2013;  Setiyawan 2016; Firdaus  2018 ) , model  surplus  produksi Schaefer yang  digunakan  pada  penelitian  ini menunjukkan tingkat pemanfaatan SDI cakalang  selama  10  tahun  terakhir  (2010- 2019)  telah  melebihi  batas  hasil  tangkapan lestari. Hal yang sama terjadi pula pada upaya penangkapan yang digunakan untuk kegiatan penangkapan  SDI  cakalang  telah  melebihi upaya  penangkapan  yang  digunakan  untuk memperoleh  hasil  tangkapan  lestari,  meski telah dilakukan pengelolaan perikanan dengan menggunakan model surplus produksi.
Secara umum, hasil perhitungan aplikasi feedback HCR dan model surplus memberikan  nilai  jumlah  tangkapan  yang aman secara biologi untuk dimanfaatkan ( 𝐽𝑇𝐵 ) hampir  sama  satu  sama  lain  (Ichinokawa et al. 2015).  Keduanya  menggunakan  prinsip kehati-hatian dalam estimasi jumlah tangkapan yang diperbolehkan ( Pedersen and
Berg 2017 ) . Aplikasi feedback HCR memberikan  selisih  relatif  kecil  terhadap model Schaefer yang cukup konservatif untuk penentuan nilai 𝐽𝑇𝐵 2021 atau 𝐴𝐵𝐶 2021 tersebut didasarkan  bahwa  referensi  kelimpahan  stok yang pada empat tahun terakhir cukup mampu memberikan  nilai  kuota  tangkap  yang  cukup tinggi  paling  tidak  di  tahun  2021.  Beberapa kajian terdahulu menyebutkan strategi tangkapan  yang  lebih  konservatif  umumnya mampu memenuhi tujuan pengelolaan perikanan  jangka  panjang ( Carruthers  2018; Kleisner et  al. 2013;  Punt et  al. 2016; Wiedenmann et al. 2016).
Disisi  lain,  perbandingan  teknis  nilai upaya  penangkapan  yang  digunakan  untuk menghasilkan  hasil  tangkapan  yang  aman secara  biologi  dimanfaatkan  ( 𝐽𝑇𝐵 2021 atau 𝐴𝐵𝐶 2021 ) menunjukkan  adanya  selisih  cukup tinggi  sebesar  lebih  dari  50%  antara  kedua strategi penangkapan. Model Schaefer mem- berikan  nilai  upaya  penangkapan 𝑓 𝑀𝑆𝑌 bahkan 𝑓 𝐽𝑇𝐵 lebih rendah untuk dapat meng- hasilkan 𝐶 𝑀𝑆𝑌 maupun 𝐶 𝐽𝑇𝐵 . Hal  ini  terjadi
karena model Schaefer ini merupakan model yang  mampu precautionary approach yang cukup  baik  (Palomares  and  Pauly  2019; Varghese et  al. 2020),  jika  nilai 𝑓 𝑀𝑆𝑌 yang dihasilkan mampu diasumsikan sebagai batas pemanfaatan  yang  harus  dihindari.  Namun, faktanya adalah pada banyak kasus kegiatan penangkapan  melebihi  upaya  penangkapan yang  telah  ditentukan,  sehingga  proses pemulihan  SDI  tidak  cukup  mampu  meng- hentikan  resiko  terjadinya  penangkapan berlebih ( Rosenberg et al. 2014; Falsone et al. 2021 ).
Pendugaan  nilai 𝑓 𝑀𝑆𝑌 yang  relatif rendah  tidak  cukup  mampu  mengatasi pemulihan  SDI  jika  tidak  dibarengi  dengan pengelolaan  teknis  terpadu  berupa  kontrol pelaksanaan  kuota  tangkap  (Harlyan et  al . 2021;  Omori et  al. 2016).  Kondisi  perikanan multispesies  dengan  problematika  agregasi spesies dalam pencatatan data perikanan jika dikelola  dengan  pendekatan  konvensional spesies  tunggal  juga  akan  menghasilkan rekomendasi  dengan  tingkat  validitas  yang rendah  (Yuniarta et  al. 2017;  Harlyan et  al.
2019). Oleh karena itu, penggunaan feedback HCR yang telah sebelumnya tervalidasi dapat menjadi alternatif strategi pengelolaan perikanan  untuk  digunakan  pada  perikanan dimana hanya tersedia data spesies tercampur ( mixed-species data ) (Harlyan et al. 2019).

## KESIMPULAN
Hasil  perhitungan  aplikasi feedback HCR dan  model  surplus  memberikan  nilai 𝐽𝑇𝐵 hampir  sama  satu  sama  lain.  Namun kedua  strategi  penangkapan  memberikan hasil  yang  berbeda  dalam  menghasilkan upaya  penangkapan  yang  digunakan  untuk menghasilkan  hasil  tangkapan  yang  aman secara  biologi  dimanfaatkan  dimana  model Schaefer memberikan  nilai  upaya  penang- kapan 𝑓 𝑀𝑆𝑌 yang  lebih  rendah dibandingkan yang  dihasilkan  oleh feedback  HCR. Meski demikian, pengelolaan spesies tunggal dengan  tingkat  kehati-hatian  tinggi  belum cukup mampu mengatasi pemulihan SDI.

## SARAN
Diperlukan  tren  hasil  tangkapan  dan upaya  penangkapan  dengan  selang  waktu yang relatif panjang agar mampu mengkonfirmasi  level  stok  suatu  perikanan.
Selain  itu  penggunaan  upaya  penangkapan lain  seperti  jumlah  trip,  jumlah  armada,  atau jumlah  alat  tangkap  dapat  dilakukan  untuk memastikan tingkat pemanfataan dan besarnya tekanan penangkapan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terimakasih kepada  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya atas pemberian  Dana  Program  Penelitian  Hibah Guru  Besar  dan  Doktor  di  lingkungan Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan Universitas Brawijaya

## DAFTAR PUSTAKA
Asia  A,  Santoso  H,  Purwanto  Y,  Tumiwa  J, Zaini  M.  2019.  Kajian  Keberlanjutan
Perikanan Cakalang ( Katsuwonus Pelamis ) di Bitung. J BLUEFIN Fish . 1(1):
9 –22.
Cadrin  SX,  Dickey-Collas  M.  2015.  Stock Assessment  Methods  for  Sustainable Fisheries. ICES  J  Mar  Sci .  72(1):  1 –6. doi:10.1093/icesjms/fsu228.
Carruthers TR, Punt AE, Walters CJ, MacCall A, McAllister MK, Dick EJ, Cope J. 2014. Evaluating  Methods  for  Setting  Catch
Limits in Data-Limited Fisheries. Fish Res . 153: 48 –68.
doi:10.1016/j.fishres.2013.12.014.
Carruthers  TR.  2018.  A  multispecies  Catch- Ratio Estimator of Relative Stock Depletion. Fish Res . 197: 25 –33. doi:10.1016/j.fishres.2017.09.017.
Chumchuen  W,  Chumchuen  SV.  2019. Development  of  Albacore  Tuna  Fishery and  Estimation  of  Allowable  Biological Catch  for  Resource  Management  in  the Indian Ocean. Fish people . 17(3): 34 –40. http://hdl.handle.net/20.500.12066/5795.
Dowling NA, Dichmont CM, Haddon M, Smith DC,  Smith  ADM,  Sainsbury  K.  2015. Empirical  Harvest  Strategies  for  Data- Poor Fisheries: A Review of the Literature.
Fish Res . 171: 141 –153.
doi:10.1016/j.fishres.2014.11.005.
Falsone F, Scannella D, Geraci ML, Gancitano V,  Vitale  S,  Fiorentino  F.  2021.  How Fishery Collapses: The Case of
Lepidopus caudatus (Pisces: Trichiuridae)
in the Strait of Sicily (Central Mediterranean). Front Mar Sci . 7(584601):1 –9.
doi:
10.3389/fmars.2020.584601
Firdaus  M.  2018.  Profil  Perikanan  Tuna  dan Cakalang  di  Indonesia. Bul  Ilm  Mar  Sos Ekon Kelaut dan Perikan . 4(1): 23 –32.
Harlyan  LI.  2019.  Purse  Seine  Fishery
Management  in  Malaysia :  an  Output Control for Sustainable Fisheries [Disertasi]. Hakodate: Hokkaido University.
http://hdl.handle.net/2115/75831%0A.
Harlyan LI, Matsuishi TF, Md Saleh MF. 2021.
Feasibility  of  a  Single-Species  Quota
System for Management of the Malaysian Multispecies  Purse-Seine  Fishery. Fish Manag Ecol . 28(2): 126 –137. doi:10.1111/fme.12470.
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. Can J Fish Aquat Sci . 76(10): 1885 –1893. doi:10.1139/cjfas-2018-0318. Hilborn R, Ovando D. 2014. Reflections on the Success of Traditional Fisheries
Management. ICES  J  Mar  Sci .  71(5): 1040 –1046. doi:10.1093/icesjms/fsu034.
Hilborn  R,  Walters  CJ,  editors.  1992. Quantitative Fisheries Stock Assessment: Choice, Dynamics and Uncertainty . Springer US.
Hoshino  E,  Milner-Gulland  EJ,  Hillary  RM. 2012. Bioeconomic Adaptive Management  Procedures  for  Short-Lived
Species:  A  Case  Study  of  Pacific  Saury ( Cololabis saira ) and Japanese Common Squid  ( Todarodes  pacificus ). Fish  Res .
121 –122 (Supplement C): 17 –30. doi:10.1016/j.fishres.2012.01.007.
Ichinokawa M, Okamura H, Kurota H, Yukami
R,  Tanaka  H,  Shibata  Y,  Ohshimo  S.
2015. Searching for Optimum Management  Procedures  by  Quantifying Management  Objectives  for  Japanese
Domestic  Fishery  Stocks  Without  Stock Biomass  Estimation. Nippon  Suisan Gakkaishi . 81(2): 206 –218. doi:10.2331/suisan.81.206 [In Japanese].
Ichinokawa  M,  Okamura  H,  Kurota  H.  2017. The Status of Japanese Fisheries Relative
to Fisheries Around the World. ICES J Mar Sci . 74(5): 1277 –1287. doi:10.1093/icesjms/fsx002. Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  2014. Peraturan Menteri Kelautan dan Perikanan  Republik  Indonesia  No  18 Tahun 2014 tentang Wilayah Pengelolaan Perikanan. Jakarta. Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  2016. Keputusan Menteri Kelautan dan Perikanan  Republik  Indonesia  No  47
Tahun  2016  tentang  Estimasi  Potensi, Jumlah  Tangkapan  yang  Diperbolehkan, dan  Tingkat  Pemanfaatan  Sumber  Daya Ikan  di  Wilayah  Pengelolaan  Perikanan Negara Republik Indonesia. Jakarta.
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  2020.
Triwulan  I  2020,  Nilai  Ekspor  Perikanan Capai USD 1,24 Miliar. [internet]. [diunduh 2021 Maret 4]. Tersedia pada: https://kkp.go.id/artikel/18769-triwulan-i- 2020-nilai-ekspor-perikanan-capai-usd1- 24-miliar
Kleisner K, Zeller D, Froese R, Pauly D. 2013.
Using Global Catch Data for Inferences on the  World’s  Marine  Fisheries. Fish  Fish .
14(3): 293 –311. doi:10.1111/j.1467- 2979.2012.00469.x.  doi:10.1111/j.1467- 2979.2012.00469.x.
Kvamsdal SF, Eide A, Ekerhovd N-A, Enberg K, Gudmundsdottir A, Hoel AH, Mills KE, Mueter FJ, Ravn-Jonsen L, Sandal LK, et al. 2016. Harvest control rules in modern fisheries  management. Elem  Sci  Anth . 4(000114):1 –22. doi:10.12952/journal.elementa.000114.
Ma’mun  A,  Priatna  A,  Hidayat  T,  Nurulludin.
2017.  Distribusi  dan  Potensi  Sumber Daya Ikan Pelagis di Wilayah Pengelolaan Perikanan  Negara  Republik  Indonesia 573  (WPP  NRI  573)  Samudera  Hindia. J Penelit Perikan Indones . 23(1): 47 –56.
Magnusson  KG.  1992.  A  Feedback  and Probing  Strategy  to  Regulate  Harvesting from  a  Renewable  Resource. Math  Med Biol . 9: 43 –65.
doi:10.1093/imammb/9.1.43.
Makino  M.  2011. Fisheries  management  in Japan . 1st ed. Japan: Springer.
Newman SJ, Brown JI, Fairclough D V., Wise BS,  Bellchambers  LM,  Molony  BW, Lenanton  RCJ,  Jackson  G,  Smith  KA, Gaughan  DJ.  2018.  A  Risk  Assessment
and  Prioritisation  Approach  to  the Selection  of  Indicator  Species  for  the Assessment of Multi-Species, Multi-Gear, Multi-Sector  Fishery  Resources. Mar Policy . 88(Supplement C): 11 –22. doi:10.1016/j.marpol.2017.10.028.
Nurdin E. 2017. Perikanan Tuna Skala Rakyat (Small  Scale)  di  Prigi,  Trenggalek-Jawa Timur. BAWAL  Widya  Ris  Perikan Tangkap . 2(4): 177 –183.
Ohshimo  S,  Naya  M.  2014.  Management Strategy Evaluation of Fisheries Resources in Data-Poor Situations Using an  Operating  Model  Based  on  a Production  Model. Japan  Agric  Res  Q JARQ . 48(2): 237 –244. doi:10.6090/jarq.48.237.
Omori  KL,  Hoenig  JM,  Luehring  MA,  Baier- Lockhart K. 2016. Effects
of
Underestimating  Catch  and  Effort  on Surplus  Production  Models. Fish  Res . 183: 138 –145.
Palomares  MLD,  Pauly  D.  2019.  On  the Creeping  Increase  of  Vessels’  Fishing Power. Ecol Soc . 24(3): 31
Pedersen MW, Berg CW. 2017. A Stochastic Surplus  Production  Model  in  Continuous Time. Fish Fish . 18(2): 226 –243.
Punt AE, Butterworth DS, Moor CL, Oliveira D,
A  JA,  Haddon  M.  2016.  Management Strategy  Evaluation:  Best  Practices. Fish Fish . 17(2): 303 –334.
doi:10.1111/faf.12104.
Rosenberg  AA,  Fogarty  MJ,  Cooper  AB, Dickey-Collas M, Fulton EA, Gutieerrez N, Hyde  KJ,  Kleisner  KM,  Kristiansen  T, Longo C. 2014. Developing New Approaches  to  Global  Stock  Status Assessment  and  Fishery  Production Potential of the Seas. Rome: FAO Report
No.1086. Setiyawan  A.  2016.  Pendugaan  Tingkat Pemanfaatan Ikan Cakalang ( Katsuwonus  pelamis )  di  Perairan  Prigi,
Jawa Timur. Depik . 5(1): 7 –11. doi:10.13170/depik.5.1.3831.
http://jurnal.unsyiah.ac.id/depik/article/vie
w/3831.
Setiyawan A, Haryuni STW. 2013.
Perkembangan  Hasil  Tangkapan  Per
Upaya  dan  Pola  Musim  Penangkapan Ikan  Cakalang  ( Katsuwonus  pelamis )  di
Perairan  Prigi,  Provinsi  Jawa  Timur. Depik . 2(2): 76 –81.
doi:10.13170/depik.2.2.726.
http://jurnal.unsyiah.ac.id/depik/article/vie
w/726.
Shertzer  KW,  Prager  MH,  Vaughan  DS, Williams  EH.  2008.  Fishery  Models.  In: Jørgensen SE, Fath BDBT-E of E, editors. Oxford:  Academic  Press.  p.  1582 –1593. http://www.sciencedirect.com/science/arti cle/pii/B9780080454054006686.
Sparre  P,  Venema  SC.  1992. Introduction  to Tropical  Fish  Stock  Assessment.  Part  1: Manual . Rome.
Tampubolon  PAR.,  Agustina  M,  Fahmi  Z.
2019.  Aspek  Biologi  Ikan  Tembang ( Sardinella  Gibbosa Bleeker,  1849)  di Perairan  Prigi  dan  Sekitarnya .  BAWAL Widya  Ris  Perikan  Tangkap .  11(3):  151 – 159.  doi:10.15578/bawal.11.3.2019.151- 159.
Tanaka S. 1980. A Theoretical Consideration on  the  Management  of  a  Stock-Fishery System  by  Catch  Quota  and  on  its
Dynamical  Properties. Nippon  Suisan Gakkaishi . 46(12): 1477 –1482. doi:10.2331/suisan.46.1477.
Varghese E, Sathianandan TV, Jayasankar J, Kuriakose  S,  Mini  KG,  Muktha  M.  2020. Bayesian  State-Space  Implementation  of Schaefer Production Model for Assessment of Stock Status for Multi-gear Fishery. J  Indian  Soc  Agric  Stat .  74(1):
33 –40.
Wiedenmann J, Wilberg M, Sylvia A, Miller T.
2016.  An  Evaluation  of  Acceptable Biological  Catch  (ABC)  Harvest  Control Rules Designed to Limit Overfishing. Can J  Fish  Aquat  Sci .  74(7):  1028 –1040. doi:10.1139/cjfas-2016-0381.
Yuniarta  S,  van  Zwieten  PAM,  Groeneveld RA, Wisudo SH, Van Lerland EC. 2017. Uncertainty in Catch and Effort Data of Small- and Medium-Scale Tuna Fisheries in Indonesia: Sources, Operational  Causes  and  Magnitude. Fish Res . 193: 173 –183.
doi:10.1016/j.fishres.2017.04.009.