## PENILAIAN KESIAPAN MALUKU SEBAGAI LUMBUNG IKAN NASIONAL Evaluation of Readiness for Maluku as “Lumbung Ikan Nasional”
* Siti Hajar Suryawati dan Tajerin
Balai Besar Penelitian Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan Gedung Balitbang KP I Lt. 4 Jalan Pasir Putih Nomor 1 Ancol Timur, Jakarta Utara Telp: (021) 64711583 Fax: 64700924
* email: siti_suryawati@yahoo.com Diterima 2 Maret 2015 - Disetujui 6 Juni 2015

## ABSTRAK
Maluku merupakan propinsi kepulauan dengan potensi sumberdaya perikanan tangkap yang besar. Potensi tersebut meliputi kelompok jenis ikan pelagis besar seperti tuna dan cakalang, pelagis kecil, demersal, udang, cumi-cumi dan ikan karang. Hal tersebut mendorong pemerintah menjadikan wilayah Maluku menjadi lumbung ikan nasional (M-LIN). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis status kesiapan Maluku sebagai lumbung  ikan nasional. Metode analisis yang digunakan adalah Multi Dimensional Scaling (MDS) dala bentuk RAP-MLIN ( Rapid Appraisal for Maluku as ‘Lumbung Ikan Nasional’ )  yang  merupakan  modifikasi  dari  software  RAPFISH  ( Rapid Appraisal for Fisheries ).
Hasil analisisnya dinyatakan dalam bentuk indeks dan kesiapan program tersebut. Analisis leverage dan Monte-Carlo digunakan untuk mengetahui faktor pengungkit yang merupakan atribut-atribut yang sensitif terhadap indeks dan status kesiapan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada dimensi ekologi statusnya cukup siap (50,33%), dimensi ekonomi cukup siap (67,62%), dimensi sosial siap (92,37%), dimensi teknologi siap (99,90%), dimensi infrastruktur cukup siap (70,56%), dan dimensi kelembagaan dan kebijakan siap (86,26%). Dari 47 atribut yang dianalisis, terdapat 18 atribut yang merupakan faktor pengungkit terhadap indeks dan status kesiapan, sehingga perlu dilakukan upaya perbaikan atau intervensi terhadap atribut-atribut tersebut. Dengan melakukan intervensi terhadap 18 faktor tersebut diharapkan dapat meningkatkan  status kesiapan Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional ke tingkat yang lebih siap.

## Kata Kunci: indeks kesiapan, status kesiapan, perikanan tangkap, Maluku, Lumbung Ikan Nasional

## ABSTRACT
Maluku is an archipilagic province with large potential for fisheries resources including pelagic groups such as tuna and skipjack tuna, small pelagic, demersal, shrimp, squid and reef fish. This situation encourages the government to establish Maluku as “Lumbung Ikan Nasional (M-LIN)”. This study aimed to analyze the status of readiness of Maluku as “Lumbung Ikan Nasional”. Analytical method was used Multi Dimensional Scaling (MDS) which is so called RAP-MLIN (Rapid Appraisal for Maluku as Lumbung Ikan Nasional) which is a modification of the software RAPFISH (Rapid Appraisal for Fisheries). Analysis results expressed in terms of index and status of program readiness. Leverage and Monte Carlo analysis was used to determine attributes that are sensitive to the index and readiness status. Results showed that the ecological dimension was quite ready status (50.33%), the economic dimension was quite ready (67.62%), the social dimension ready (92.37%), the dimensions of the technology is ready (99.90%), the dimensions of the infrastructure was quite ready (70.56%), and the institutional and policy dimensions were ready (86.26%). Of the 47 attributes to be analyzed, there were 18 attributes enter during to factor of the index and the readiness status of the project, so that improvement and precise intervention can be  made.  With  those  intervention  the  implementation  of  Maluku  as  ‘Lumbung  Ikan  Nasional’  can  be ensured.
Keywords:  readiness  indeks,  Readiness  status,  capture  fisheries,  Maluku,  Lumbung  Ikan Nasional

## PENDAHULUAN
Luas wilayah Provinsi Maluku mencapai 712.479,65 km 2 dimana 666.139,85 km2 (93,5%) merupakan wilayah lautan dan 54.185 km2 (6,5%) wilayah daratan. Wilayah Provinsi Maluku meliputi 1.340 buah pulau dengan panjang garis pantai 11.098,3407 km dan berhadapan langsung dengan Laut Banda di bagian Selatan serta Laut Seram di bagian Utara (Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Maluku, 2008). Kondisi wilayah seperti ini, jelas mengandung berbagai potensi sumberdaya alam pesisir dan laut yang cukup besar serta dapat menghasilkan produk dan jasa dengan daya saing yang tinggi (Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Maluku, 2013).
Potensi sumber daya ikan Provinsi Maluku sendiri diperkirakan adalah kurang lebih satu juta ton dengan jumlah tangkapan sekitar 80% per tahun (ZEEI, 1998). Daerah tangkapan dibagi dalam 3 Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP) yaitu: (1) WPP Laut Banda, (2) WPP Laut Seram dan Teluk  Tomini;  dan  (3)  WPP  Laut Arafura.  Potensi sumberdaya perikanan di Propinsi Maluku sebesar 1.627.500 ton/tahun dengan jumlah tangkapan yang diperbolehkan sebesar 1.301.800 ton/tahun sesuai SK Mentan No. 995/KPTS/Ik.210/9/99 tanggal 27 September 2009 (Departemen Pertanian, 1999). Produksi perikanan di Maluku pada Tahun 2012 mencapai 551.345,5 ton dengan nilai Rp 2.736.728.622,- (BPS Propinsi Maluku, 2013). Hal ini menjadikan sektor kelautan dan perikanan merupakan sektor unggulan di Maluku (Bappenas, 2012).
Terdapat tantangan tersendiri dalam memelihara sumberdaya ikan untuk tujuan pembangunan perikanan. Sebagaimana diketahui bahwa  sumberdaya  ikan  bersifat  terbuka  untuk dimanfaatkan  oleh  siapa  saja  dan  dikategorikan sebagai sumberdaya yang dapat pulih, namun seringkali muncul pertanyaan seberapa besarkah sumberdaya  yang  dapat  dimanfaatkan  tanpa harus  menimbulkan  dampak  negatif  dikemudian hari. Keberlanjutan menjadi kata kunci dalam pembangunan perikanan yang diharapkan dapat memperbaiki kondisi sumberdaya serta kesejahteraan masyarakat perikanan (Fauzi & Anna  2005).  Untuk  mendapatkan  manfaat  yang optimal, pembangunan pengelolaan perikanan perlu memenuhi kriteria pembangunan berkelanjutan ( sustainable development ) yang mempersekutukan antara kepentingan ekonomi, sosial dan ekologi (Munasinghe, 1993).  Hal tersebut sejalan dengan
indikator pembangunan berkelanjutan sumberdaya perairan yang diungkap oleh Dahuri (2003) yang minimal harus meliputi ekonomi, social, ekologi dan pengaturan ( governance ). Dalam konteks pengelolaan penting diperhatikan keterpaduan dimensi sektor ekologis, hirarki pemerintahan, antar bangsa/Negara, dan disiplin ilmu (Cicin-Sain and Knect, 1998; Kay and Alder, 1999).
Pemerintah mencanangkan program Maluku Sebagai Lumbung Ikan Nasional (Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Maluku, 2010). Hal ini berarti menjadikan Maluku sebagai produsen perikanan terbesar di Indonesia, yang mampu mensuplai kebutuhan konsumsi masyarakat dan industri nasional dan menjadi eksportir utama komoditas perikanan Indonesia. Dengan demikian, diperlukan analisis  yang  komprehensif  untuk  merumuskan kesiapan Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional dari berbagai dimensi. Menurut Ralahalu (2010) Lumbung Ikan Nasional adalah suatu kawasan penghasil produksi perikanan secara berkelanjutan dan merupakan pusat pertumbuhan ekonomi perikanan nasional. Bawole dan Apituley (2011) menegaskan bahwa membangun Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional berarti menjadikan daerah tersebut sebagai produsen perikanan terbesar di Indonesia, yang mampu mensuplai kebutuhan konsumsi masyarakat dan industri nasional dan menjadi eksportir utama komoditas perikanan Indonesia.
Menurut  Watloly  (2010),  secara  filosofi lumbung memiliki 2 arti yaitu statis (penyimpan) dan dinamis (keberlanjutan). Arti statis adalah 1) Tempat penyimpan stok (pangan dan bibit) secara temporer; 2) Tempat menyimpan barang hasil jadi (statis); 3) Dapat dikosongkan sesuai irama dan siklus musim; 4) Terisolasi dari lingkungan habitat; 5) Bukan tempat produk lestari. Sedangkan arti dinamis (keberlanjutan) adalah 1) Tempat beproduksi, bereproduksi berjenis ikan secara lestari; 2) Ajang tabur-tuai yang selalu terisi; 3) Menjadi sentra produksi dan pertumbuhan habitat baru; 4) Menyatu dengan lingkungan habitat, terisi dan berkelanjutan; dan 5) Wilayah tangkap dan produk lestari untuk kesejahteraan masyarakat.
Tujuan penulisan makalah ini adalah untuk mengetahui status kesiapan Propinsi Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional dari enam dimensi yaitu: dimensi ekologi, dimensi ekonomi, dimensi sosial, dimensi kelembagaan dan kebijakan, dimensi infrastruktur  serta  dimensi  teknologi.  Dengan mengetahui status kesiapan dari enam dimensi
tersebut, akan memudahkan dalam melakukan perbaikan-perbaikan terhadap atribut yang sensitif berpengaruh terhadap peningkatan status kesiapan wilayah guna mendukung pelaksanaan Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional ke depan.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Kegiatan ini dilakukan selama satu tahun sejak Januari 2014 sampai dengan Desember 2014. Lokasi kegiatan mencakup 6 Kabupaten Kota di wilayah Provinsi Maluku, yaitu: Kota Ambon, Kota Tual, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Aru dan Kabupaten Buru.

## Data dan Sumber Data
Data yang dikumpulkan adalah data sekunder dan data primer. Data sekunder terkait dengan data perekonomian di Maluku, Statistik perikanan dan penelitian sebelumnya yang terkait dengan M-LIN. Data primer yang dikumpulkan berupa atribut- atribut dari enam dimensi (ekologi, ekonomi, sosial, teknologi  dan  infrastruktur  serta  kelembagaan dan kebijakan). Menurut Marzuki (2002), data primer adalah data yang langsung diperoleh dari sumbernya. Data sekunder adalah data yang tidak langsung diperoleh dari sumbernya.
Pada penelitian ini metode pengambilan sampel menggunakan metode purposive sampling, yaitu teknik pengambilan sampel dari sumber data dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2011). Teknik ini digunakan untuk menggali data kepada 26 orang narasumber atau responden dengan pertimbangan yaitu orang yang paham atau  mengetahui  informasi  terkait  program M-LIN, seperti pihak KKP, Dinas KP baik provinsi maupun kabupaten/kota, Bappeda, Pelabuhan Perikanan, pelaku usaha dan tokoh nelayan. Metode pengumpulan data dengan observasi, wawancara dengan menggunakan kuesioner, serta dokumentasi.

## Metode Analisis Data
Penilaian kesiapan Maluku sebagai lumbung ikan nasional (MLIN), dalam penelitian ini  dilakukan  dengan  mengidentifikasi  indikator- indikator yang dapat merepresentasi dimensi ekologi,  ekonomi,  sosial,  teknologi,  infrastruktur serta kelembagaan dan kebijakan. Indikator- indikator yang dikembangkan sebagai atribut setiap
dimensi  selanjutnya  direfleksikan  dalam  kriteria- kriteria baik dan buruk melalui sistem skoring. Selanjutnya pendekatan Multi Dimensional Scalling (MDS) digunakan dalam analisis lebih lanjut. Penggunaan analisis MDS tersebut dilakukan dengan menggunakan teknik ordinasi MDS yang dimodifikasi  dari  RAPFISH  ( Rural Appraisal for Fisheries ) (Pitcher and Preiskot, 2001).
Teknik ordinasi Rapfish adalah teknik terbaru yang  dikembangkan  oleh  University  of  British Columbia, Kanada, yang merupakan analisis untuk mengevaluasi sustainability dari perikanan secara multidisipliner. RAPFISH didasarkan pada teknik ordinasi (menempatkan sesuatu pada urutan atribut yang terukur) dengan metode MDS (Fauzi dan Anna, 2005).  MDS sendiri pada dasarnya merupakan teknik statistik yang mencoba  melakukan  transformasi  multidimeni  ke dalam dimensi yang lebih rendah.  Pendekatan MDS memberikan hasil yang stabil dibandingkan dengan metode multivariate  analysis lain (Pitcher and Preiskot, 2001).
Analisis status kesiapan MLIN dan peran atribut-autribut dari dimensi-dimensi yang digunakan terkait dengan kesiapan MLIN yang dilakukan dengan  menggunakan  Rapfish  yang  dimodifikasi ini dilakukan secara statistik multivariate dengan pendekatan MDS ( RAPFISH-MLIN ). Analisis multi dimensi menurut Bengen (2000) merupakan analisis data yang menggambarkan karakter- karakter kuantitatif dan kualitatif suatu/sekumpulan individu yang disusun berdasarkan suatu orde dan tidak dapat dilakukan operasi aljabar sehingga cenderung lebih dekat pada statistik deskriptif dari pada statistik inferensial.
Secara skematis, tahapan analisis RAPFISH- MLIN untuk pengukuran tingkat kesiapan Maluku menjadi lumbung ikan nasional menggunakan metode MDS dengan aplikasi Rapfish yang dimodifikasi  disajikan  pada  Gambar  1.  Dalam Gambar diilustrasikan prosedur analisis RAPFISH- MLIN dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu (Kavanagh, 2001; Pitcher and Preiskot, 2001; Fauzi dan Anna, 2005):
1.  Analisis terhadap data kesiapan MLIN melalui data statistik, studi literatur dan pengamatan di lapangan.
2.  Melakukan skoring dengan mengacu pada literatur.
3.  Melakukan analisis MDS dengan software SPSS untuk menentukan ordinasi dan nilai stress melalui ALSCAL Algoritma.
4.  Melakukan “rotasi” untuk menentukan posisi kesiapan MLIN pada ordinasi bad dan good dengan Microsoft Excell dan Visual Basic .
5.  Melakukan sensitivity  analysis ( leverage analysis ) dan Monte  Carlo  Analysis untuk memperhitungkan aspek ketidakpastian.
Pendekatan RAPFISH-MLIN untuk Mengukur Status Kesiapan MLIN
Dalam  penelitian  ini,  hasil  identifikasi untuk menentukan status kesiapan MLIN diukur dan dianalisis berdasarkan enam dimensi, yaitu: ekologi,  ekonomi,  sosial,  teknologi,  infrastruktur serta kelembagaan dan kebijakan. Atribut- atribut dari masing-masing dimensi serta kriteria baik  dan  buruk  yang  dimodifikasi  dari  Hartono
Gambar 1. Tahapan Analisis Rapfish untuk Pengukuran Indeks dan Status
Kesiapan Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional
Figure 1.   Rapfish Analysis Step for Indeks Assessment and Readyness Status of Maluku as Lumbung Ikan Nasional
Sumber:  dimodifikasi dari Alder, et al . (2005)/ Source: Modified from Alder, et al. (2005)
Pendekatan RAPFISH-MLIN untuk Mengukur Status Kesiapan MLIN Dalam  penelitian  ini,  hasil  identifikasi  untuk  menentukan  status kesiapan  MLIN  diukur  dan  dianalisis  berdasarkan  enam  dimensi,  yaitu: ekologi,  ekonomi,  sosial,  teknologi,  infrastruktur  serta  kelembagaan  dan kebijakan.  Atribut-atribut  dari  masing-masing  dimensi  serta  kriteria  baik dan  buruk  yang  dimodifikasi  dari  Hartono et  al. (2008)  serta  dari  survey responden  dan judgement  knowledge pakar/ stakeholder seperti  tertera pada Lampiran 1.
Mulai/ Start
Review Attribute (meliputi berbagai kategori dan skoring kriteria)/ Review attribute (include each category and criteria scoring) Identifikasi dan pendefinisian Kesiapan MLIN (didasarkan kriteria yang konsisten) / Identified and define readiness MLIN (based on consistent criteria)
Skoring Kesiapan MLIN (mengkonstruksi reference point untuk good dan bad serta anchor ) / Scoring readiness MLIN (reference point construct for good, band and anchor)
Analisis Kesiapan MLIN ( Readyness MLIN Analysis ) Analisis leveraging (Analisis sensisitifitas)/ Leveraging analysis (sensitivity analysis) Analisis Monte Carlo (Analisis Ketidakpastian)/
Monte Carlo Analysis (unsure analysis) Multidimensional Scaling Ordination (untuk setiap atribut)/
Multidimensional Scaling
Ordination ( for each attribute )
Gambar 1. Tahapan Analisis RAPFISH untuk Pengukuran Indeks dan Status Kesiapan Maluku Sebagai Lumbung Ikan Nasional.
Figure 1. RAPFISH Analysis Step for Indeks Assessment and Readyness Status of Maluku as Lumbung Ikan Nasional.
Sumber:  dimodifikasi dari Alder, et al. (2005)/ Source: Modified from Alder, et al. (2005)
et al (2008) serta dari survey responden dan judgement knowledge pakar/ stakeholder seperti tertera pada Lampiran 1.
Kemudian atribut setiap dimensi ditentukan berdasarkan judgment knowledge pakar.  Tiap atribut yang kondisinya baik ( good ) diberi skor 2, sedangkan atribut yang kondisinya buruk ( bad ) diberi skor 0 (nol) dan di antara kondisi baik dan buruk diberi skor 1.  Skor definitif tersebut adalah nilai modus, yang dianalisis untuk menentukan titik-titik yang mencerminkan posisi kesiapan relatif  terhadap  titik  baik  dan  buruk  dengan teknik ordinasi statistik MDS. Skor perkiraan tiap dimensi dinyatakan dengan skala terburuk 0% ( bad ) sampai dengan yang terbaik 100% ( good ), yang dikelompokkan ke dalam empat kategori, yaitu:
a. Skor gabungan dimensi dengan skala 0 – 25 % adalah kategori “tidak siap”
b. Skor gabungan dimensi dengan skala 25,01 – 50 % adalah kategori “kurang siap”
c. Skor gabungan dimensi dengan skala 50,01 – 75 % adalah kategori “cukup siap”
d. Skor gabungan dimensi dengan 75,01 – 100% adalah kategori “siap”
Pendekatan RAPFISH-MLIN untuk Menganalisis Peran Atribut dari  Dimensi Kesiapan MLIN
Analisis peran atribut-atribut setiap dimensi kesiapan MLIN dilakukan dengan menggunakan prosedur attribute leveraging dari analisis MDS ( RAPFISH-MLIN ).   Secara umum, analisis ini dimulai dengan  me-review  atribut  dan  mendefinisikan kesiapan MLIN yang akan dianalisis, kemudian dilanjutkan dengan scoring , yang didasarkan pada ketentuan yang sudah ditetapkan RAPFISH-MLIN . Setelah itu dilakukan MDS untuk menentukan posisi relative dari kesiapan MLIN terhadap ordinasi good dan bad .  Selanjutnya, analisis Monte Carlo dan Leverage dilakukan untuk menentukan aspek ketidakpastian dan sensitivitas dari atribut-atribut yang dianalisis.
Dalam prosesnya, analisis peran atribut- atribut yang dalam hal ini dilakukan berdasarkan analisis Monte Carlo dan analisis leverage (analisis sensitivitas) tersebut merupakan kelanjutan analisis dari hasil pengukuran ordinasi MDS dan pengukuran skor setiap atribut dari seluruh dimensi (Malhotra, 2006). Tingginya sensitivitas dari atribut
yang diukur menunjukkan derajat pengaruhnya terhadap kesiapan MLIN. Dengan kata lain semakin tinggi sensitivitas tersebut maka semakin besar pengaruhnya  sebagai  faktor  penentu  kesiapan MLIN. Peran masing-masing atribut terhadap nilai indeks yang dianalisis dengan “ attribute leveraging ”, sehingga terlihat perubahan ordinasi apabila atribut tertentu dihilangkan dari analisis.
Peran (pengaruh) setiap atribut dilihat dalam bentuk perubahan Root Mean Square (RMS) ordinasi khususnya pada sumbu- x . Atribut-atribut yang memiliki tingkat kepentingan (sensitivitas) tinggi dari hasil analisis ini, dianggap sebagai faktor pengungkit, yang apabila dilakukan perbaikan pada atribut tersebut maka akan berpengaruh besar dalam mengungkit nilai indeks keberlanjutan menjadi lebih baik. Perbaikan terhadap atribut sensitif,  yang  merupakan  faktor  pengungkit tersebut, akan menjadi salah satu pertimbangan dalam menentukan kesiapan Maluku untuk menjadi lumbung ikan nasional.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Ordinasi Dimensi Kesiapan LIN Propinsi Maluku
Hasil analisis ordinasi dari keenam aspek (dimensi ekologi, ekonomi, sosial, teknologi, infrastruktur,  serta  kelembagaan  dan  kebijakan) kesiapan Maluku sebagai lumbung ikan nasional (MLIN) yang dilihat berdasarkan kondisi Kota dan Kabupaten di Maluku yang menjadi objek analisis seperti disajikan pada Gambar 2 hingga Gambar 7.
dimensi  ekologi  untuk  kota  dan  kabupaten  di  wilayah  Maluku  mendekati sama  yakni  antara  cukup  baik  dan  baik  (ordinasi  dengan  angka  indeks antara 60-80% pada reference anchors ), bahkan cenderung ke arah baik ( good) dengan perbedaan dari campuran skor atribut dari dimensi ekologi yang  positif  bekisar  antara  15-20, namun  demikian  secara  relatif  masih ditemukan  adanya  variasi  terutama  antara  Kabupaten  Buru  dengan daerah  lainnya.    Dalam  hal  ini,  dimensi  ekologi  dari  kesiapan  LIN  di Kabupaten Buru “relatif lebih baik” dibandingkan daerah lainnya di Wilayah Maluku (Kota Ambon, Kota Tual, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Aru dan Kabupaten Seram Bagian Barat).
Gambar 2. Ordinasi  Dimensi  Ekologi  dari  Kesiapan  LIN  Kota  dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014) Figure 2.   Ordination of Ecological Dimension for Readynes LIN City and District in Maluku (Primary Data , 2014)

## (2)  Dimensi Ekonomi
Analisis  ordinasi  dimensi  ekonomi  dari  kesiapan  LIN  kota  dan kabupaten  di  wilayah  Maluku  (Gambar  3),  menunjukkan  kondisi  yang
“relatif  sangat  baik”  dalam  mendukung  kesiapan  LIN  tersebut,  karena keseluruhan  kota  dan  kabupaten  yang  diamati  memiliki  ordinasi  sangat
Good Bad Up Down -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Oth er Disti ng ish ing Fe atu res Fisheries Status ( Ecological Dimensions ) RAP_MLIN Ordination Real Fisheries Reference anchors Anchors
Gambar 2. Ordinasi Dimensi Ekologi dari Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014).
Figure 2.    Ordination of Ecological Dimension for Readynes LIN City and District in Maluku (Primary Data, 2014).

## 1. Dimensi Ekologi
Pada Gambar 2, aksis horizontal menunjukkan perbedaan kesiapan LIN  dari dimensi ekologi untuk daerah kota dan kabupaten di wilayah Maluku dalam ordinasi bad (0%) sampai good (100%).  Sementara aksis vertikal menunjukkan perbedaan dari campuran skor atribut dari dimensi ekologi pada kesiapan LIN kota dan kabupaten di wilayah Maluku. Analisis ordinasi tersebut (Gambar 2), menunjukkan bahwa kesiapan LIN dari dimensi ekologi untuk kota dan kabupaten di wilayah Maluku mendekati sama yakni antara cukup baik dan baik (ordinasi dengan angka indeks antara 60-80% pada reference anchors ), bahkan cenderung ke arah baik ( good ) dengan perbedaan dari campuran skor atribut dari dimensi ekologi  yang  positif  bekisar  antara  15-20,  namun demikian  secara  relatif  masih  ditemukan  adanya variasi terutama antara Kabupaten Buru dengan daerah lainnya.  Dalam hal ini, dimensi ekologi dari kesiapan LIN di Kabupaten Buru “relatif lebih baik” dibandingkan daerah lainnya di Wilayah Maluku (Kota Ambon, Kota Tual, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Aru dan Kabupaten Seram Bagian Barat).

## 2. Dimensi Ekonomi
Analisis ordinasi dimensi ekonomi dari kesiapan LIN kota dan kabupaten di wilayah Maluku (Gambar  3),  menunjukkan  kondisi  yang  “relatif sangat baik” dalam mendukung kesiapan LIN tersebut, karena keseluruhan kota dan kabupaten
yang diamati memiliki ordinasi sangat mendekati posisi good (mendekati angka indeks 100% pada reference anchors ).  Kemudian bila posisi ordinasi dari dimensi ekonomi tersebut diamati berdasarkan campuran skor atribut dari dimensi ekonomi pada kesiapan LIN kota dan kabupaten di wilayah Maluku mendekati sama yakni antara cukup siap dan siap (ordinasi dengan angka indeks antara 50-100% pada reference anchors ), bahkan cenderung ke arah baik ( good ) dengan perbedaan dari campuran skor  atribut  dari  dimensi  ekonomi  yang  positif bekisar  antara  -10–20,  secara  relatif  ditemukan adanya variasi terutama antara Kabupaten Buru dengan daerah lainnya.  Dalam hal ini, dimensi ekonomi dari kesiapan LIN di Kabupaten Maluku Tenggara, Kota Tual dan Kota Ambun dalam posisi “lebih baik” dibandingkan daerah lainnya (Kabupaten Buru, Kabupaten Aru dan Kabupaten Seram Bagian Barat).

## 3. Dimensi Sosial
Berdasarkan hasil analisis ordinasi dimensi sosial pada Gambar 4, diketahui adanya kondisi yang hampir serupa dengan posisi ordinasi dari dimensi ekonomi (Gambar 4), namun secara relatif  ordinasi  dimesi  sosial  berada  lebih  rendah pada posisi good dibandingkan dengan ordinasi dimensi ekonomi.  Pada Gambar 4 tampak bahwa dari keenam daerah yang diamati, posisi ordinasi dimensi sosial yang terbaik karena mendekati good (mendekati angka indeks 100% pada reference anchors ) dengan campuran skor atribut dari dimensi sosial yang positif berkisar angka 10.
mendekati  posisi good (mendekati  angka  indeks  100%  pada reference anchors ).    Kemudian  bila  posisi  ordinasi  dari  dimensi  ekonomi  tersebut diamati  berdasarkan  campuran  skor  atribut  dari  dimensi  ekonomi  pada kesiapan  LIN  kota  dan  kabupaten  di  wilayah  Maluku  mendekati  sama yakni  antara  cukup  siap  dan  siap  (ordinasi  dengan  angka  indeks  antara 50-100% pada reference anchors ), bahkan cenderung ke arah baik ( good) dengan perbedaan dari campuran skor atribut dari dimensi ekonomi yang positif  bekisar  antara  -10–20, secara  relatif  ditemukan  adanya  variasi terutama antara  Kabupaten  Buru dengan daerah  lainnya.    Dalam  hal  ini, dimensi ekonomi dari kesiapan LIN di Kabupaten Maluku Tenggara, Kota Tual  dan  Kota  Ambon  dalam  posisi  “lebih  baik”  dibandingkan  daerah lainnya  (Kabupaten  Buru,  Kabupaten  Aru  dan  Kabupaten  Seram  Bagian Barat).
Gambar 3. Ordinasi  Dimensi  Ekonomi  dari  Kesiapan  LIN  Kota  dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014)
Fugure 3.  Ordination of Economic Dimension for Readynes LIN City and District in Maluku (Primary Data, 2014 )

## (3)  Dimensi Sosial
Berdasarkan  hasil  analisis  ordinasi  dimensi  sosial  pada  Gambar  4, diketahui adanya kondisi yang hampir serupa dengan posisi ordinasi dari
Good Bad Up Down -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Oth er Disti ng ish ing Fe atu res Fisheries Status ( Economic Dimensions ) RAP_MLIN Ordination Real Fisheries Reference anchors Anchors

## Gambar 3. Ordinasi Dimensi Ekonomi dari Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014).
Fugure 3.    Ordination of Economic Dimension for Readynes LIN City and District in Maluku (Primary Data, 2014 ).
Penilaian Kesiapan Maluku Sebagai Lumbung Ikan Nasional  ........................................... (Siti Hajar Suryawati dan Tajerin)
12
dimensi ekonomi (Gambar 4), namun secara relatif ordinasi dimensi sosial berada  lebih  rendah  pada  posisi good dibandingkan  dengan  ordinasi dimensi  ekonomi.    Pada  Gambar  4  tampak  bahwa  dari  keenam  daerah yang diamati, posisi ordinasi dimensi sosial yang terbaik karena mendekati good (mendekati  angka  indeks  100%  pada reference  anchors )  dengan campuran skor atribut dari dimensi sosial yang positif berkisar angka 10.
Kondisi  ordinasi  pada  Kota  Tual    dan  Kota  Ambon  yang  baik  ( good ) tersebut, disusul posisi ordinasi sosial Kabupaten Aru, Kabupaten Seram Bagian Barat dan Kabupaten Maluku Tenggara yang juga mendekati good namun  dengan  angka  indeks  kurang  dari  90%.    Ordinasi  sosial  di Kabupaten Buru berada dalam posisi paling rendah dengan angka indeks hampir 60%.
Gambar 4. Ordinasi Dimensi Sosial dari Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014)
Figure 4.   Ordination  of  Sosial  Dimension  for  Readynes  LIN  City  and District in Maluku (Pri mary Data, 2014)

## (4)   Dimensi Teknologi
Gambar  5  memperlihatkan  posisi  ordinasi  dimensi  teknologi  dari kesiapan  LIN  kota  dan  kabupaten  di  wilayah  Maluku  yang  menunjukkan pola  yang  serupa  dengan  dimensi  ekonomi  dan  sosial.    Pada  ketiga
Good Bad Up Down -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Oth er Disti ng ish ing Fe atu res Fisheries Status ( Social Dimensions ) RAP_MLIN Ordination Real Fisheries Reference anchors Anchors
Gambar 4.  Ordinasi Dimensi Sosial dari Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014).
Figure 4.   Ordination of Sosial Dimension for Readynes LIN City and District in Maluku (Primary Data, 2014).
Gambar 5. Ordinasi Dimensi Teknologi dari Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014).
Figure  5.    Ordination  of  Technological  Dimension  for  Readynes  LIN  City  and  District  in  Maluku (Primary Data, 2014).
Kondisi ordinasi pada Kota Tual  dan Kota Ambon yang baik ( good ) tersebut, disusul posisi ordinasi sosial Kabupaten Aru, Kabupaten Seram Bagian Barat dan Kabupaten Maluku Tenggara yang juga mendekati good namun dengan angka indeks kurang dari 90%.  Ordinasi sosial di Kabupaten Buru berada dalam posisi paling rendah dengan angka indeks hampir 60%.

## 4. Dimensi Teknologi
Gambar 5 memperlihatkan posisi ordinasi dimensi teknologi dari kesiapan LIN kota dan kabupaten di wilayah Maluku yang menunjukkan pola yang serupa dengan dimensi ekonomi dan
sosial.  Pada ketiga dimensi tersebut (ekonomi, sosial dan teknologi) menunjukkan pola yang cenderung mengumpul antar daerah yang diamati. Hal ini mengindikasikan adanya variasi dalam kondisi teknologi yang ada di masing-masing daerah yang diamati, sehingga dukungan teknologi di setiap daerah tersebut juga akan berbeda-beda dalam kesiapan LIN di daerah masing-masing.  Analisis ordinasi tersebut (Gambar 5), menunjukkan bahwa kesiapan LIN dari dimensi teknologi untuk kota dan kabupaten di wilayah Maluku berada pada posisi antara bad dan good . Paling baik berada di Kota Ambon dengan nilai indeks hampir 100%, dan posisi paling rendah di Kabupaten Buru dengan nilai indeks berkisar 50%.
dimensi tersebut (ekonomi, sosial dan teknologi) menunjukkan pola yang cenderung  mengumpul  antar  daerah  yang  diamati.  Hal  ini mengindikasikan  adanya  variasi  dalam  kondisi  teknologi  yang  ada  di masing-masing  daerah  yang  diamati,  sehingga  dukungan  teknologi  di setiap  daerah  tersebut  juga  akan  berbeda-beda  dalam  kesiapan  LIN  di daerah  masing-masing.    Analisis  ordinasi  tersebut  (Gambar  5), menunjukkan bahwa kesiapan LIN dari dimensi teknologi untuk kota dan kabupaten  di  wilayah  Maluku  berada  pada  posisi  antara bad dan good . Paling baik berada di Kota Ambon dengan nilai indeks hampir 100%, dan posisi paling rendah di Kabupaten Buru dengan nilai indeks berkisar 50%.
Gambar 5. Ordinasi  Dimensi  Teknologi  dari  Kesiapan  LIN  Kota  dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014)
Figure 5.   Ordination  of  Technological  Dimension  for  Readynes  LIN  City and District in Maluku (Primary Data, 2014)

## (5)   Dimensi Infrastruktur
Analisis ordinasi tersebut (Gambar 6), menunjukkan bahwa kesiapan LIN dari dimensi infrastruktur untuk kota dan kabupaten di wilayah Maluku sangat bervariasi  antar daerah yang diamati.   Untuk Kota  Ambon, posisi ordinasi dimensi infrastruktur yang tertingi yakni mendekati angka indeks 80%  pada reference  anchors dengan  campuran  skor  atribut  yang  positif
Good Bad Up Down -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Oth er Disti ng ish ing Fe atu res Fisheries Status ( Technological Dimensions ) RAP_MLIN Ordination Real Fisheries Reference anchors Anchors

## 5. Dimensi Infrastruktur
Analisis ordinasi tersebut (Gambar 6), menunjukkan bahwa kesiapan LIN dari dimensi infrastruktur untuk kota dan kabupaten di wilayah Maluku sangat bervariasi antar daerah yang diamati. Untuk Kota Ambon, posisi ordinasi dimensi infrastruktur yang tertingi yakni mendekati angka indeks 80% pada reference anchors dengan campuran skor atribut yang positif dan relatif cukup tinggi (sebesar angka 40).  Variasi yang besar pada posisi  ordinasi  dimensi  infrastruktur  di  keenam daerah yang diamati tersebut menunjukkan adanya perbedaan dalam kondisi infrastruktur yang ada di masing-masing daerah, sehingga derajat dukungan  infrastruktur  di  setiap  daerah  tersebut juga akan berbeda-beda dalam kesiapan LIN di daerah-daerah tersebut. Analisis ordinasi dimensi infrastruktur terhadap kesiapan LIN untuk kota dan
kabupaten di wilayah Maluku berada pada posisi antara bad dan good (Gambar 6).

## 6. Dimensi Kelembagaan dan Kebijakan
Gambar 7 menunjukkan hasil analisis ordinasi dimensi kelembagaan dan kebijakan dari kesiapan LIN pada kota dan kabupaten di wilayah Maluku memiliki variasi yang cukup besar antar daerah yang diamati.  Analisis ordinasi dimensi kelembagaan dan kebijakan (Gambar 7)  berkisar antara antara 20-95%, dengan perbedaan dari campuran skor atribut dari dimensi ekologi yang sebagian besar positif bekisar antara 0-20, kecuali untuk  Kota  Ambon  yang  bernilai  negatif  yaitu mendekati -20.  Temuan ini mengindikasikan bahwa dukungan kelembagaan dan kebijikan terkait dengan kesiapan LIN Kota Tual secara relatif yang terbaik dibandingkan daerah lainnya.
dan  relatif  cukup  tinggi  (sebesar  angka  40).    Variasi  yang  besar  pada posisi  ordinasi  dimensi  infrastruktur  di  keenam  daerah  yang  diamati tersebut menunjukkan adanya perbedaan dalam kondisi infrastruktur yang ada di masing-masing daerah, sehingga derajat dukungan infrastruktur di setiap  daerah  tersebut  juga  akan  berbeda-beda  dalam  kesiapan  LIN  di daerah-daerah  tersebut.  Analisis  ordinasi  dimensi  infrastruktur  terhadap kesiapan  LIN  untuk  kota  dan  kabupaten  di  wilayah  Maluku  berada  pada posisi antara bad dan good (Gambar 6).
Gambar 6. Ordinasi  Dimensi  Infrastruktur  dari  Kesiapan  LIN  Kota  dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014)
Figure 6.   Ordination  of  Infrastructure  Dimension  for  Readynes  LIN  City and District in Maluku (Primary Data, 2014)

## (6)  Dimensi Kelembagaan dan Kebijakan
Gambar 7 menunjukkan hasil analisis ordinasi dimensi kelembagaan dan  kebijakan  dari  kesiapan  LIN  pada  kota  dan  kabupaten  di  wilayah Maluku  memiliki  variasi  yang  cukup  besar  antar  daerah  yang  diamati.
Analisis  ordinasi  dimensi  kelembagaan  dan  kebijakan  (Gambar  7) berkisar  antara  antara  20  -  95%, dengan  perbedaan  dari  campuran  skor atribut dari dimensi ekologi yang sebagian besar positif bekisar antara 0- 20,  kecuali  untuk  Kota  Ambon  yang  bernilai  negatif  yaitu  mendekati  -20. Good Bad Up Down -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Oth er Disti ng ish ing Fe atu res Fisheries Status (Infrastructure Dimensions ) RAP_MLIN Ordination Real Fisheries Reference anchors Anchors

## Gambar 6. Ordinasi Dimensi Infrastruktur dari Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014).
Figure 6.  Ordination of Infrastructure Dimension for Readynes LIN City and District in Maluku (Primary Data, 2014).
Gambar 7. Ordinasi Dimensi Kelembagaan dan Kebijakan dari Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014).
Figure 7.   Ordination of Institutional and Policy Dimension for Readynes LIN City and District in Maluku (Primary Data, 2014).
Temuan ini mengindikasikan bahwa dukungan kelembagaan dan kebijikan terkait  dengan  kesiapan  LIN  Kota  Tual  secara  relatif  yang  terbaik dibandingkan daerah lainnya.
Gambar 7. Ordinasi  Dimensi  Kelembagaan  dan  Kebijakan  dari  Kesiapan
LIN Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014) Figure 7.  Ordination  of  Institutional  and  Policy  Dimension  for  Readynes
LIN City and District in Maluku (Primary Data, 2014)

## Diagram  Layang  Indeks  dan  Status  Kesiapan  LIN  Kota  dan Kabupaten di Wilayah Maluku
Keragaan  kesiapan  LIN  daerah  kota  dan  kabupaten  di  wilayah Maluku  untuk  setaip  dimensi  yang  dievaluasi,  yaitu  dimensi  ekologi, ekonomi, sosial, teknologi, infrastruktur, serta kelembagaan dan kebijakan, yang  merupakan  paparan  nilai  indeks  dan  status  kesiapan  LIN  daerah kota dan kabupaten di wilayah Maluku yang divisualisasikan dalam bentuk diagram layang ( kite diagram ) yang ditunjukkan pada Gambar 8.  Bagian terluar  diagram  menunjukkan  skor  baik  (100%),  sementara  bagian terdalam  menunjukkan  skor  buruk  (0%).    Pada  Gambar  8  juga memperlihatkan nilai indeks tiap dimensi kesiapan LIN di Provinsi Maluku, untuk  masing-masing  dimensi  (ekologi,  ekonomi,  sosial,  teknologi, infrastruktur  serta  kelembagaan  dan  kebijakan)  berkisar  antara  50,33  –
Good Bad Up Down -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Oth er Disti ng ish ing Fe atu res Fisheries Status ( Institutional and Policy Dimensions ) RAP_MLIN Ordination Real Fisheries Reference anchors Anchors

## Diagram Layang Indeks dan Status Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Wilayah Maluku
Keragaan kesiapan LIN daerah kota dan kabupaten di wilayah Maluku untuk setaip dimensi yang dievaluasi, yaitu dimensi ekologi, ekonomi, sosial, teknologi, infrastruktur, serta kelembagaan dan kebijakan, yang merupakan paparan nilai indeks dan status kesiapan LIN daerah kota dan kabupaten di wilayah Maluku yang divisualisasikan dalam bentuk diagram layang ( kite diagram ) yang ditunjukkan pada Gambar 8.  Bagian terluar diagram menunjukkan skor baik (100%), sementara bagian terdalam menunjukkan skor buruk (0%).  Pada Gambar 8 juga memperlihatkan nilai indeks tiap dimensi kesiapan LIN di Provinsi Maluku, untuk masing-masing dimensi (ekologi, ekonomi, sosial, teknologi,  infrastruktur  serta  kelembagaan  dan kebijakan) berkisar antara 50,33 – 99,90 % pada skala kesiapan 0-100%  dengan status antara “cukup siap” hingga “siap”.  Nilai indeks tertinggi adalah dimensi teknologi, disusul dimensi sosial, kelembagaan dan kebijakan, infrastruktur, ekonomi dan ekologi.  Nilai indeks kesiapan yang rendah seperti yang ditunjukkan oleh dimensi ekologi (50,33 %) menunjukkan kondisi yang paling lemah, sehingga perlu mendapat perhatian yang lebih besar untuk meningkatkan statusnya.
99,90 % pada skala kesiapan 0-100%  dengan status antara “cukup siap” hingga  “siap”.    Nilai  indeks  tertinggi  adalah  dimensi  teknologi,  disusul dimensi  sosial,  kelembagaan  dan  kebijakan,  infrastruktur,  ekonomi  dan ekologi.  Nilai indeks kesiapan yang rendah seperti yang ditunjukkan oleh dimensi  ekologi  (50,33%)  menunjukkan  kondisi  yang  paling  lemah, sehingga perlu mendapat perhatian yang lebih besar untuk meningkatkan statusnya.

## Gambar 8. Diagram Layang Analisis Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014)
Figure 8.  Kite  Diagram  of  Ecological  Dimension  for  Readynes  LIN  City and District in Maluku (Primary Data, 2014)

## Indeks  dan  Status  Kesiapan  LIN  Kota  dan  kabupaten  di  Wilayah Maluku
Untuk  mengetahui  nilai  indeks  dan  status  kesiapan  LIN  kota  dan kabupaten  di  wilayah  Maluku  yang  dianalisis  berdasarkan  keseluruhan dimensi  (ekologi,  ekonomi,  sosial,  teknologi,  infrastruktur  serta kelembagaan  dan  kebijakan),  dalam  penelitian  digunakan  nilai  Indeks Terboboti  yang  menunjukkan  tingkat  kepentingannya  terhadap  kinerja kesiapan  LIN,  sebagaimana  disajikan  pada  Tabel  1.    Berdasarkan  nilai
- 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 Ekologi Ekonomi Sosial Teknologi Infrastruktur Kelembagaan Kota Ambon Seram Bagian Barat Kota Tual Maluku Tenggara Aru Buru / Economy / Social / Infrastructure / Institutional / Ecology / Technology
Gambar 8. Diagram Layang Analisis Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014).
Figure 8.   Kite Diagram of Ecological Dimension for Readynes LIN City and District in Maluku (Primary Data, 2014).

## Indeks dan Status Kesiapan LIN Kota dan kabupaten di Wilayah  Maluku
Untuk mengetahui nilai indeks dan status kesiapan LIN kota dan kabupaten di wilayah Maluku yang dianalisis berdasarkan keseluruhan dimensi (ekologi,  ekonomi,  sosial,  teknologi,  infrastruktur serta kelembagaan dan kebijakan), dalam penelitian digunakan nilai Indeks Terboboti yang menunjukkan tingkat kepentingannya terhadap kinerja kesiapan LIN, sebagaimana disajikan pada Tabel 1.  Berdasarkan nilai Indeks Terboboti, dapat diketahui bahwa kesiapan LIN dari keenam daerah yang diamati (Kota Ambon, Kota Tual, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Aru dan Kabupaten Buru) berkisar antara “cukup siap” dan “siap”.  Kategori kesiapan LIN yang tergolong “siap” dimiliki oleh Kota Ambon dan Kota Tual, masing-masing dengan nilai indeks terboboti sebesar 78,88% dan 79,04% pada skala kesiapan LIN berkisar antara 0-100%.  Sementara untuk Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Aru dan Kabupaten Buru tergolong dalam kategori “cukup siap”, masing- masing dengan nilai indeks terboboti berturut-turut sebesar  65,44; 65,71; 72,05 dan 57,19 pada skala kesiapan LIN berkisar antara 0-100%.
Tabel 1. Nilai Indeks Terboboti terhadap Kesiapan LIN Kota dan Kabupaten di Maluku Tahun 2014. Table 1. The Value Weighted Index of LIN Readiness of City and District in Maluku, 2014.
Dimensi Kesiapan/ Readiness Dimensions Bobot Tertimbang (%)/ Weighted Score (%) Nilai Indeks dan Status Kesiapan per Dimensi/ Indeks Value and Readiness Status for Each Dimension Nilai Indeks Terboboti/ Value of Weigthed Index Indeks/ Index Status/ Status Nilai/ Value Kontribusi (%)/ Contribution (%) Kota Ambon / Ambon City 1.  Ekologi / Ecology
2.  Ekonomi / Economy 3.  Sosial/ Social 4.  Teknologi/ Technology
5.  Infrastruktur/ Infrastructure
6.  Kelembagaan dan Kebijakan/ Institutional and Policy 36 24 10 9 15 6 65,59 88,63 92,55 99,86 79,20 64,56 cukup siap/ quite ready siap/ ready siap/ ready siap/ ready siap/ ready cukup siap/ quite ready 23,61 21,27 9,26 8,99 11,88 3,87 29,93 26,97 11,73 11,39 154,06 4,91 Jumlah/ Total 100 78,88 100,00 Status Kesiapan/ Readiness Status * ) “Siap”/ Ready Kota Tual/ Tual City 1.  Ekologi / Ecology 2.  Ekonomi / Economy 3.  Sosial/ Social 4.  Teknologi/ Technology
5.  Infrastruktur/ Infrastructure
6.  Kelembagaan dan Kebijakan/ Institutional and Policy 36 24 10 9 15 6 70,19 90,55 95,15 75,67 50,47 91,22 cukup siap/ quite ready siap/ ready siap/ ready siap/ ready cukup siap/ quite ready siap/ ready 25,27 21,73 9,62 6,81 7,57 5,47 33,04 28,42 12,57 8,91 9,90 7,16 Jumlah/ Total 100 79,04 100,00 Status Kesiapan/ Readiness Status * )
“Siap”/ Ready Kabupaten Maluku Tenggara / Maluku Tenggara District 1.  Ekologi / Ecology 2.  Ekonomi / Economy
3.  Sosial/ Social 4.  Teknologi/ Technology
5.  Infrastruktur/ Infrastructure
6.  Kelembagaan dan Kebijakan/ Institutional and Policy 36 24 10 9 15 6 65,59 91,22 82,06 55,03 21,99 76,75 cukup siap/ quite ready siap/ ready siap/ ready cukup siap/ quite ready tidak siap/ not ready siap/ ready 23,61 21,89 8,21 4,95 3,30 4,60 35,47 32,89 12,33 7,44 4,96 6,92 Jumlah/ Total 100 65,44 100,00 Status Kesiapan/ Readiness Status * )
“Cukup Siap”/ Quite Ready Kabupaten Seram Bagian Barat / Seram Bagian Barat District 1.   Ekologi / Ecology 2.  Ekonomi / Economy 3.  Sosial/ Social 4.  Teknologi/ Technology
5.  Infrastruktur/ Infrastructure
6.  Kelembagaan dan Kebijakan/ Institutional and Policy 36 24 10 9 15 6 69,52 70,73 82,09 75,36 35,37 56,79 cukup siap/ quite ready
cukup siap/ quite ready siap/ ready siap/ ready kurang siap/
less ready cukup siap/ quite ready 25,03 16,97 8,21 6,78 5,31 3,41 38,09 25,83 12,49 10,32 8,08 5,19 Jumlah/ Total 100 65,71 100,00
Dimensi Kesiapan/ Readiness Dimensions Bobot Tertimbang (%)/ Weighted Score (%) Nilai Indeks dan Status Kesiapan per Dimensi/ Indeks Value and Readiness Status for Each Dimension Nilai Indeks Terboboti/ Value of Weigthed Index Indeks/ Index Status/ Status Nilai/ Value Kontribusi (%)/ Contribution (%) Status Kesiapan/ Readiess Status * ) “Cukup Siap”/ Quite Ready Kabupaten Aru / Aru District 1.  Ekologi / Ecology
2.  Ekonomi / Economy 3.  Sosial/ Social 4.  Teknologi/ Technology
5.  Infrastruktur/ Infrastructure
6.  Kelembagaan dan Kebijakan/ Institutional and Policy 36 24 10 9 15 6 70,19 71,13 89,85 86,51 57,22 72,62 cukup siap/ quite ready cukup siap/ quite ready siap/ ready siap/ ready cukup siap/ quite ready cukup siap/ quite ready 25,27 17,07 8,99 7,79 8,58 4,36 35,07 23,69 12,47 10,81 11,91 6,05 Jumlah /Total 100 72,05 100,00 Status Kesiapan/ Readiness Status * ) “Cukup Siap”/ Quite Ready Kabupaten Buru / LIN of Buru District
1.  Ekologi / Ecology
2.  Ekonomi / Economy 3.  Sosial/ Social 4.  Teknologi/ Technology
5.  Infrastruktur/ Infrastructure
6.  Kelembagaan dan Kebijakan/ Institutional and Policy 36 24 10 9 15 6 73,14 54,28 59,74 53,38 38,86 20,33 cukup siap/ quite ready cukup siap/ quite ready siap/ ready siap/ ready cukup siap/ quite ready cukup siap/ quite ready 26,33 13,03 5,97 4,80 5,83 1,22 46,04 22,78 10,45 8,40 10,19 2,13 Jumlah /Total 100 57,19 100,00 Status Kesiapan/ Readiness Status * ) “Cukup Siap”/ Quite Ready Sumber:  Hasil pengolahan data (2014)/ Source: Data processed (2014) Keterangan / Annex : * ) status kesiapan dengan kisaran total nilai indeks terboboti / *) readiness status with weighted indeks value : -  antara 0,00 – 25,00 menunjukkan kesiapan LIN berada pada status “tidak siap” / between 0,00 – 25,00 LIN readiness status is “not ready )
-  antara 25,01 – 50,00 menunjukkan kesiapan LIN berada pada status “kurang siap” / between 25,01 – 50,00 LIN readiness status is  “less ready )
-  antara 50,01 – 75,00 menunjukkan kesiapan LIN berada pada status “cukup siap” / between 50,01 – 75,00 LIN readiness status is  “quite ready )
-  antara 75,01 – 100,00 menunjukkan kesiapan LIN berada pada status “siap” / between 75,01 – 100,00 LIN readiness status is “ready )

## Lanjutan Tabel 1/ Continue Table 1
Bila dilihat dari dimensi sebagai sumber penyumbang bobot nilai yang diperoleh masing- masing dari yang diamati terkait dengan kesiapan LIN di daerahnya masing-masing, maka tampak bahwa dua dimensi yang menjadi penyumbang terbesar di keenam daerah tersebut, adalah: dimensi ekologi dan dimensi ekonomi dengan nilai bobot masing-masing sebesar 23,61 – 26,33 dan 13,03 – 21,89.   Sumbangan yang tergolong besar terhadap nilai Indeks Terboboti dari dimensi ekologi dan ekonomi dari kesiapan LIN di keenam daerah yang diamati tersebut mengindikasi bahwa dimensi-dimensi tersebut memiliki tingkat
kepentingan yang tinggi terhadap kinerja kesiapan LIN di daerah-daerah yang diamati, yaitu Kota Ambon, Kota Tual, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Aru dan Kabupaten Buru.  Dengan kata lain, dimensi ekologi dan ekonomi merupakan dimensi-dimensi yang memiliki tingkat kepentingan yang tinggi dibandingkan dimensi-dimensi lain (sosial, teknologi serta kelembagaan dan kebijakan), sehingga perlu mendapatkan perioritas penanganannya dalam rangka meningkatkan atau menguatkan status kesiapan LIN di keenam daerah yang diamati.

## Analisis Faktor Pengungkit Kesiapan MLIN
Dengan menggunakan pendekatan metode RAP-MLIN juga memungkinkan dapat dilakukannya analisis leverage (sesitivitas dari pengurangan atribut terhadap skor kesiapan MLIN).  Analisis leverage berguna untuk melihat atribut-atribut yang  sensitif  dalam  memberikan  pengaruhnya terhadap nilai indeks dan status kesiapan MLIN. Leverage dihitung berdasarkan standar error perbedaan antara skor dengan atribut dan skor yang diperoleh tanpa atribut bersangkutan.  Hasil analisis leverage ini  akan  memberi  informasi mengenai peran masing-masing atribut pada setiap  dimensi  sebagai  atribut  yang  sensitif  yang dapat menjadi faktor pengungkit ( leverage ) kinerja status kesiapan MLIN.  Namun demikian, hasil yang ditunjukkan dari analisis leverage ini perlu mempertimbangan atau mengkaitkan dengan hasil analisis Monte-Carlo , karena dapat menunjukkan aspek ketidak-pastian dari hasil analisis leverage yang diperoleh yang mungkin disebabkan oleh: 1) Dampak dari kesalahan dalam scoring akibat minimnya  informasi;  2)  Dampak  dari  keragaman dalam scoring akibat perbedaan penilaian; 3) Kesalahan dalam data entri; dan 4) Tingginya nilai stress yang diperoleh dari algoritma ALSCAL (Fauzi dan Anna, 2005). Uraian berikut menjelaskan hasil analisis leverage dan analisis Monte-Carlo dari peran atribut masing-masing dimensi pada kesiapan MLIN di Gabungan Kabupaten/Kota di Maluku (Kota Ambon, Kota Tual, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Aru dan Kabupaten Buru)
Dalam penelitian ini, analisis atribut sebagai faktor  pengungkit  kesiapan  LIN  gabungan  kota dan kabupaten di Maluku dilakukan berdasarkan hasil analisis leverage dan analisis Monte-Carlo . Analisis leverage dimaksudkan untuk mengetahui atribut-atribut yang sensitive sehingga dapat disajikan  sebagai  faktor  pengungkit  kesiapan LIN di gabungan kota dan kabupaten di Maluku.  Sementara, hasil analisis Monte-Carlo dimaksudkan untuk memvalidasi sejauhmana hasil yang diperoleh dari analisis leverage adalah valid atau tidak valid.  Berikut ini dijelaskan hasil kedua analisis tersebut yang dipaparkan menurut keenam dimensi dari kesiapan LIN Gabungan Kota dan Kabupaten di Maluku, yaitu: dimensi ekologi, ekonomi,  sosial,  teknologi,  infrastruktur  serta kelembagaan dan kebijakan.

## (1) Leverage Atribut dari Dimensi Ekologi
Hasil analisis leverage atribut-atribut dari dimensi ekologi, sebagaimana terlihat pada Gambar 9 menunjukkan bahwa terdapat dua atribut yang paling sensitif terhadap kinerja status kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku.  Kedua atribut tersebut adalah:  (1) Rentang migrasi ikan dan (2) Penurunan jumlah hasil tangkapan.
Kedua atribut tersebut (penurunan jumlah hasil tangkapan dan rentang migrasi ikan), memiliki pengaruh ( standard error ) yang dominan terhadap LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku dari dimensi ekologi, masing-masing sekitar sebesar 6,56 dan 6,90.  Dengan angka pengaruh yang tergolong besar tersebut, maka kedua atribut
Maluku (Kota Ambon, Kota Tual, Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Aru dan Kabupaten Buru)
Dalam  penelitian  ini,  analisis  atribut  sebagai  faktor  pengungkit kesiapan  LIN  gabungan  kota  dan  kabupaten  di  Maluku  dilakukan berdasarkan  hasil  analisis leverage dan  analisis monte-carlo .    Analisis leverage dimaksudkan  untuk  mengetahui  atribut-atribut  yang  sensitif sehingga  dapat  disajikan  sebagai  faktor  pengungkit  kesiapan  LIN  di gabungan  kota  dan  kabupaten  di  Maluku.  Sementara,  hasil  analisis monte-carlo dimaksudkan  untuk  memvalidasi  sejauhmana  hasil  yang diperoleh  dari analisis leverage adalah valid atau tidak valid .   Berikut  ini dijelaskan hasil kedua analisis tersebut yang dipaparkan menurut keenam dimensi  dari  kesiapan  LIN  Gabungan  Kota  dan  Kabupaten  di  Maluku, yaitu:  dimensi  ekologi,  ekonomi,  sosial,  teknologi,  infrastruktur  serta kelembagaan dan kebijakan.

## (1) Leverage Atribut dari Dimensi Ekologi
Hasil  analisis leverage atribut-atribut  dari  dimensi  ekologi, sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  9  menunjukkan  bahwa  terdapat  dua atribut yang paling sensitif terhadap kinerja status kesiapan LIN gabungan kota  dan  kabupaten  di  Maluku.  Kedua  atribut  tersebut  adalah:    (1)
Rentang migrasi ikan dan (2) Penurunan jumlah hasil tangkapan.
(a) (b) 3,30 3,92 4,27 6,90 6,56 4,78 2,93 0,90 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Status eksploitasi Keragaman hasil tangkapan Perubahan level tropis Rentang migrasi ikan Penurunan jumlah ikan hasil … Ukuran ikan yang tertangkap Perkembangan produksi ikan Kondisi iklim Leverage Atribut pada Dimensi Ekologi -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Rap_MLIN Ordination - Monte Carlo Scatter Plot
Gambar 9. Leverage Atribut (a) dan Scatter-plot Monte Carlo (b) pada Dimensi Ekologi dari Kesiapan LIN Gabungan Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer Diolah, 2014)
Figure 9.    Leverage Atributte (a) and Monte Carlo Scatter-plot (b) for Ecological Dimension from LIN Readiness of City and District in Maluku (Primary Data Processed, 2014)
tersebut dapat dijadikan sebagai faktor pengungkit atau penentu kinerja status kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku.  Interpretasi ini dapat dipandang valid karena didukung oleh hasil analisis Monte-Carlo yang memperlihatkan “ scatter plot ” yang cenderung mengumpul (tidak menyebar) sehingga interpretasi tersebut memiliki ketidak- pastian yang rendah.
(2) Leverage Atribut dari Dimensi Ekonomi
Gambar 10 memperlihatkan hasil analisis leverage atribut-atribut dari dimensi ekonomi terkait dengan kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku.  Hasil analisis ini menunjukkan bahwa terdapat tiga atribut yang tergolong paling sensitif  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  faktor pengungkit kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku dari dimensi ekonomi, yaitu: (1) Daya saing usaha perikanan; (2) Tenaga kerja perikanan; dan (3) Peluang pasar.  Ketiga atribut ini memiliki pengaruh ( standard error ) yang cukup besar, yaitu masing-masing sebesar 5,58; 4,59; dan 4,51  terhadap kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku dari dimensi ekonomi. Dengan angka pengaruh yang cukup besar tersebut, ketiga atribut tersebut merupakan faktor penentu kinerja kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku. Namun demikian, interpretasi ini hanya dipandang cukup valid karena hasil analisis Monte- Carlo yang memperlihatkan “ scatter plot ”  yang sedikit menyebar namun cenderung mengumpul, yang berarti bahwa interpretasi tersebut memiliki ketidak-pastian yang tergolong sedang namun cenderung rendah.
analisis monte-carlo yang  memperlihatkan  “ scatter  plot ”    yang  sedikit menyebar namun cenderung mengumpul, yang berarti bahwa interpretasi tersebut  memiliki  ketidak-pastian  yang  tergolong  sedang  namun cenderung rendah.
(a) (b)
Gambar 10. Leverage Atribut  (a)  dan  Scatter-plot Monte  Carlo (b)  pada Dimensi  Ekonomi  dari  Kesiapan  LIN  Gabunagn  Kota  dan
Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014)
Figure 10.  Leverage  Atributte  (a)  and  Monte  Carlo  Scatter-plot  (b)  for Economic Dimension from LIN Readyness  of  City and District in Maluku (Primary Data Processed, 2014)

## (3) Leverage Atribut dari Dimensi Sosial
Dari hasil analisis leverage dimensi sosial, Gambar 11 menunjukkan bahwa  terdapat  dua  atribut  yang  sangat  sensitif  terhadap  kesiapan  LIN gabungan  kota  dan  kabupaten  di  Maluku  dari  dimensi  sosial,  yaitu:  (1) Partisipasi pelaku usaha perikanan; dan (2) Status konflik. Kedua atribut tersebut  merupakan  faktor  pengungkit  yang  dapat  menentukan  kinerja kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku dengan pengaruh ( standard  error )  kedua  atribut  masing-masing  sekitar  sebesar  4,19;  dan
3,27.   Interpretasi ini dapat  dipandang valid  karena didukung oleh hasil analisis monte-carlo yang  memperlihatkan  “ scatter  plot ”  yang  relatif mengumpul  (tidak  menyebar),  yang  berarti  bahwa  interpretasi  tersebut memiliki ketidak-pastian yang sangat rendah.
2,06 2,99 3,47 4,60 3,16 4,51 5,58 3,80 2,23 2,54 0 1 2 3 4 5 6 Profitabilitas PDRB perikanan Pendapatan perikanan Tenaga kerja perikanan Transfer kepemilikan Peluang pasar Daya saing usaha perikanan Pendistribusian ikan hasil tangkap Kualitas hasil tangkap Subsidi perikanan Leverage of Attributes -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Rap_MLIN Ordination - Monte Carlo Scatter Plot
Gambar 10. Leverage Atribut (a) dan Scatter-plot Monte Carlo (b) pada Dimensi Ekonomi dari Kesiapan LIN Gabunagn Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014).
Figure 10.     Leverage Atributte (a) and Monte Carlo Scatter-plot (b) for Economic Dimension from LIN Readiness of City and District in Maluku (Primary Data Processed, 2014).

## (3) Leverage Atribut dari Dimensi Sosial
Dari hasil analisis leverage dimensi sosial, Gambar 11 menunjukkan bahwa terdapat dua atribut  yang  sangat  sensitif  terhadap  kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku dari dimensi sosial, yaitu: (1) Partisipasi pelaku usaha  perikanan;  dan  (2)  Status  konflik.  Kedua atribut tersebut merupakan faktor pengungkit yang dapat menentukan kinerja kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku dengan pengaruh ( standard error ) kedua atribut masing-masing sekitar sebesar 4,19; dan 3,27.   Interpretasi ini dapat dipandang valid karena didukung oleh hasil analisis Monte-Carlo yang memperlihatkan “ scatter plot ”  yang  relatif  mengumpul  (tidak  menyebar), yang berarti bahwa interpretasi tersebut memiliki ketidak-pastian yang sangat rendah.

## (4) Leverage Atribut dari Dimensi Teknologi
Gambar 12 memperlihatkan hasil analisis Leverage atribut dari dimensi teknologi kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku. Hasil analisis ini menunjukkan bahwa terdapat tiga atribut yang sensitif terhadap kinerja kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku, yaitu: (1) Teknologi pengurangan by-catch ; (2) Teknologi penanganan ikan di atas kapal; dan (3) Teknologi pengolahan ikan hasil tangkapan.  Hal ini ditunjukkan oleh pengaruh ( standard error ) keempat atribut terhadap LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku dari dimensi teknologi, yaitu masing-masing sebesar 5,34; 5,20; dan 4,99.
(a) (b)
Gambar 11. Leverage Atribut  (a)  dan  Scatter-plot Monte  Carlo (b)  pada Dimensi  Sosial  dari  Kesiapan  LIN  Gabungan  Kota  dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014)
Figure 11.  Leverage  Atributte  (a)  and  Monte  Carlo  Scatter-plot  (b)  for Sosial  Dimension  from  LIN  Readyness  of  City  and  District  in Maluku (Primary Data Processed, 2014)

## (4) Leverage Atribut dari Dimensi Teknologi
Gambar  12  memperlihatkan  hasil  analisis Leverage atribut  dari dimensi teknologi kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku.
Hasil  analisis  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  tiga  atribut  yang  sensitif terhadap kinerja kesiapan LIN gabungan kota dan  kabupaten di  Maluku, yaitu:  (1)  Teknologi  pengurangan by-catch ;  (2)  Teknologi  penanganan ikan  di  atas  kapal;  dan  (3)  Teknologi  pengolahan  ikan  hasil  tangkapan.
Hal  ini  ditunjukkan  oleh  pengaruh  ( standard  error )  keempat  atribut terhadap  LIN  gabungan  kota  dan  kabupaten  di  Maluku  dari  dimensi teknologi,  yaitu  masing-masing  sebesar  5,34;  5,20;  dan  4,99.    Angka- angka  ini  mengindikasikan  bahwa  ketiga  atribut-atribut  tersebut  dapat dijadikan sebagai faktor pengungkit atau penentu kesiapan LIN gabungan kota  dan  kabupaten  di  Maluku.    Interpretasi  ini  dapat  dipandang  valid karena  didukung  oleh  hasil  analisis monte-carlo yang  memperlihatkan
“ scatter  plot ”    yang    mengumpul  (tidak  menyebar),  yang  berarti  bahwa interpretasi tersebut memiliki ketidak-pastian yang rendah.
2,42 1,33 2,97 2,61 1,69 3,27 4,19 2,05 2,63 1,56 2,47 0 2 4 6 Hubungan sosial Penambahan pelaku usaha baru … Rumah tangga perikanan Pengetahuan terhadap lingkungan Tingkat pendidikan Status konflik Partisipasi pelaku usaha perikanan Pendapatan dari usaha perikanan Keterlibatan anggota rumah tangga Tingkat ketergantungan Pengaruh norma sosial Leverage of Attributes -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Rap_MLIN Ordination - Monte Carlo Scatter Plot
Gambar 11. Leverage Atribut (a) dan Scatter-plot Monte Carlo (b) pada Dimensi Sosial dari Kesiapan LIN Gabungan Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014).
Figure 11.   Leverage Atributte (a) and Monte Carlo Scatter-plot (b) for Sosial Dimension from LIN Readiness of City and District in Maluku (Primary Data Processed, 2014).
(a) (b)
Gambar 12. Leverage Atribut  (a)  dan  Scatter-plot Monte  Carlo (b)  pada Dimensi  Teknologi  dari  Kesiapan  LIN  di  Kota  dan  Kabupaten (Data Primer, 2014)
Figure 12.  Leverage  Atributte  (a)  and  Monte  Carlo  Scatter-plot  (b)  for Technological  Dimension  from  LIN  Readyness  of  City  and District in Maluku (Primary Data Processed, 2014)
(5) Leverage Atribut dari Dimensi Infrastruktur
Hasil  analisis leverage atribut  dari  dimensi  Infrastruktur  terkait dengan kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku (Gambar 13 a) menunjukkan bahwa terdapat empat atribut yang tergolong sangat sensitif yang dapat dijadikan sebagai faktor pengungkit atau penentu dari status  kesiapan  LIN  pada  kota  dan  kabupaten  di  Maluku,  yaitu:    (1)
Infrastruktur  jalan;  (2)  Infrastruktur  air  bersih;  (3)  Infrastruktur  listrik;  dan
(4)  Infrastruktur  gudang cold  storage .  Keempat  atribut  tersebut  memiliki pengaruh  ( standard  error )  dari  masing-masing  atribut  dalam  dimensi infrastruktur  yang  tergolong  besar,  yaitu  masing-masing  sebesar  10,68;
10,06; 9,58; dan 9,54.
Keempat atribut tersebut memiliki pengaruh yang dominan atau lebih sensitif  dibandingkan  atribut-atribut  lainnya  dalam  dimensi  insfrastruktur, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  baik  infrastruktur  jalan;  infrastruktur gudang cold storage ; infrastruktur air bersih; dan infrastruktur listrik harus mendapat perhatian dalam meningkatkan atau menguatkan kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku.  Hal ini karena keempat atribut tersebut  merupakan faktor  penentu  yang  dominan  dalam  mempengaruhi kinerja kesiapan LIN untuk dimensi infrastruktur pada kota dan kabupaten
1,70 5,34 5,20 4,99 3,60 2,39 0 1 2 3 4 5 6 Teknologi penangkapan ikan Teknologi pengurangan by catch Teknologi penanganan ikan di atas kapal Teknologi pengolahan hasil tangkapan Teknologi distribusi ikan hasil tangkapan Teknologi komunikasi Leverage of Attributes -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Rap_MLIN Ordination - Monte Carlo Scatter Plot
Gambar 12. Leverage Atribut (a) dan Scatter-plot Monte Carlo (b) pada Dimensi Teknologi dari Kesiapan LIN di Kota dan Kabupaten (Data Primer, 2014).
Figure 12.    Leverage Atributte (a) and Monte Carlo Scatter-plot (b) for Technological Dimension from LIN Readiness of City and District in Maluku (Primary Data Processed, 2014).
Angka-angka ini mengindikasikan bahwa ketiga atribut-atribut tersebut dapat dijadikan sebagai faktor pengungkit atau penentu kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku. Interpretasi ini dapat dipandang valid karena didukung oleh hasil analisis Monte-Carlo yang memperlihatkan “ scatter plot ”  yang  mengumpul (tidak menyebar), yang berarti bahwa interpretasi tersebut memiliki ketidak-pastian yang rendah.
(5) Leverage Atribut dari Dimensi Infrastruktur Hasil analisis leverage atribut dari dimensi Infrastruktur terkait dengan kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku (Gambar 13a) menunjukkan bahwa terdapat empat atribut yang
tergolong  sangat  sensitif  yang  dapat  dijadikan sebagai faktor pengungkit atau penentu dari status kesiapan LIN pada kota dan kabupaten di Maluku, yaitu:    (1)  Infrastruktur  jalan;  (2)  Infrastruktur  air bersih; (3) Infrastruktur listrik; dan (4) Infrastruktur gudang cold storage . Keempat atribut tersebut memiliki pengaruh ( standard error ) dari masing- masing  atribut  dalam  dimensi  infrastruktur  yang tergolong besar, yaitu masing-masing sebesar 10,68; 10,06; 9,58; dan 9,54.
Keempat atribut tersebut memiliki pengaruh yang  dominan  atau  lebih  sensitif  dibandingkan atribut-atribut lainnya dalam dimensi insfrastruktur, sehingga dapat dikatakan bahwa baik infrastruktur jalan; infrastruktur gudang cold storage ; infrastruktur
air bersih; dan infrastruktur listrik harus mendapat perhatian dalam meningkatkan atau menguatkan kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku.  Hal ini karena keempat atribut tersebut merupakan  faktor  penentu  yang  dominan  dalam mempengaruhi kinerja kesiapan LIN untuk dimensi infrastruktur pada kota dan kabupaten di Maluku. Gambar 13b merupakan scatter plot hasil simulasi analisis Monte-Carlo pada  dimensi  infrastuktur  di kota dan kabupaten .
(6) Leverage Atribut dari Dimensi Kelembagaan dan Kebijakan
Dari hasil analisis leverage atribut dari Dari hasil analisis leverage atribut dari dimensi kelembagaan dan kebijakan (Gambar 14), diketahui bahwa terdapat empat atribut yang sangat sensitif
terhadap kinerja status kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku, yaitu: (1) Hak kepemilikan; (2) Peran lembaga penyuluhan; (3) Akses terhadap sumberdaya ikan; dan (4) Peran kelembagaan keuangan. Keempat atribut memiliki pengaruh ( standard error ) dalam dimensi kelembagaan dan kebijakan yang tergolong besar, yaitu masing-masing sebesar 7,35; 6,17; 6,16; dan 5,60.  Dengan demikian keempat atribut tersebut dapat  dijadikan  sebagai  faktor  pengungkit  yang menentukan status kesiapan LIN gabungan kota dan kabupaten di Maluku dari dimensi kelembagaan dan kebijakan.   Interpretasi ini dapat dipandang cukup valid karena didukung oleh hasil analisis Monte-Carlo yang memperlihatkan “ scatter plot ” yang  cenderung mengumpul (tidak menyebar), yang berarti bahwa interpretasi tersebut memiliki ketidak-pastian yang tergolong cenderung rendah.
di  Maluku.  Gambar  13  b  merupakan scatter  plot hasil  simulasi  analisis monte-carlo pada dimensi infrastuktur di kota dan kabupaten .
(a) (b)
Gambar 13. Leverage Atribut  (a)  dan  Scatter-plot Monte  Carlo (b)  pada Dimensi  Infrastruktur  dari  Kesiapan  LIN  pada  Kota  dan
Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014) Figure 13.  Leverage  Atributte  (a)  and  Monte  Carlo  Scatter-plot  (b)  for Infrastructure  Dimension  from  LIN  Readyness  of  City  and District in Maluku (Primary Data Processed, 2014)
(6) Leverage Atribut dari Dimensi Kelembagaan dan Kebijakan
Dari  hasil  analisis leverage atribut  dari  dimensi  kelembagaan  dan kebijakan  (Gambar  14),  diketahui  bahwa  terdapat  empat  atribut  yang sangat  sensitif  terhadap  kinerja  status  kesiapan  LIN  gabungan  kota  dan kabupaten  di  Maluku,  yaitu:  (1)  Hak  kepemilikan;  (2)  Peran  lembaga penyuluhan;  (3)  Akses  terhadap  sumberdaya  ikan;  dan  (4)  Peran kelembagaan  keuangan.  Keempat  atribut  memiliki  pengaruh  ( standard error )  dalam  dimensi  kelembagaan  dan  kebijakan  yang  tergolong  besar, yaitu  masing-masing  sebesar  7,35;  6,17;  6,16;  dan  5,60.    Dengan demikian  keempat  atribut  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  faktor pengungkit  yang  menentukan  status  kesiapan  LIN  gabungan  kota  dan kabupaten  di  Maluku  dari  dimensi  kelembagaan  dan  kebijakan.
Interpretasi  ini  dapat  dipandang  cukup  valid  karena  didukung  oleh  hasil analisis monte-carlo yang memperlihatkan “ scatter plot ”  yang  cenderung mengumpul  (tidak  menyebar),  yang  berarti  bahwa  interpretasi  tersebut memiliki ketidak-pastian yang tergolong cenderung rendah.
6,09 7,11 10,68 9,58 10,06 9,54 5,90 0 2 4 6 8 10 12 Infrastruktur pelabuhan perikanan Infrastruktur jaringan sistem informasi Infrastruktur jalan Infrastruktur listrik Infrastruktur air bersih Infrastruktur gudang/cold storage Infrastruktur pabrik es Leverage of Attributes -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Rap_MLIN Ordination - Monte Carlo Scatter Plot
Gambar 14. Leverage Atribut (a) dan Scatter-plot Monte Carlo (b) pada Dimensi Kelembagaan dan Kebijakan dari Kesiapan LIN di Propinsi Maluku (Data Primer, 2014).
Figure 14.  Leverage Atributte (a) and Monte Carlo Scatter-plot (b) for Institutional and Policy Dimension from LIN Readiness of City and District in Maluku (Primary Data Processed, 2014).
Gambar 13. Leverage Atribut (a) dan Scatter-plot Monte Carlo (b) pada Dimensi Infrastruktur dari Kesiapan LIN pada Kota dan Kabupaten di Maluku (Data Primer, 2014).
Figure 13.  .Leverage Atributte (a) and Monte Carlo Scatter-plot (b) for Infrastructure Dimension from LIN Readiness of City and District in Maluku (Primary Data Processed, 2014).
(a)
(b)
Gambar 14. Leverage Atribut  (a)  dan  Scatter-plot Monte  Carlo (b)  pada Dimensi  Kelembagaan  dan  Kebijakan  dari  Kesiapan  LIN  di
Propinsi Maluku (Data Primer, 2014) Figure 14.  Leverage  Atributte  (a)  and  Monte  Carlo  Scatter-plot  (b)  for Institutional and Policy Dimension from LIN Readyness of City and District in Maluku (Primary Data Processed, 2014)

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN
Kesimpulan
(a) Dari keenam dimensi (ekologi, ekonomi, sosial, teknologi, infrastruktur, serta  kelembagaan  dan  kebijakan),  tingkat  status  kesiapan  lumbung ikan  nasional  (LIN)  di    tingkat  kota  dan  kabupaten  bervariasi  yaitu antara “siap” dan “cukup siap”.  Tingkat kesiapan dengan status “siap” dimiliki  oleh  LIN  di  Kota  Ambon  dan  Kota  Tual  dengan  nilai  indeks terboboti  masing-masing  sebesar  78,88%  dan  76,47%  pada  skala kesiapan  antara  0-100%,  sedangkan tingkat kesiapan  dengan status “cukup  siap”  dimiliki  oleh  LIN  di  Kabupaten  Maluku  Tenggara, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Aru dan Kabupaten Buru dengan  nilai  indeks  terboboti  berturut-turut  masing-masing  sebesar 66,57%; 65,71%; 72,05% dan 57,19% pada skala kesiapan antara 0-
100%
(b) Beberapa atribut atau indikator dari setiap dimensi (ekologi, ekonomi, sosial, teknologi, infrastruktur serta kelembagaan dan kebijakan) yang diperkirakan  sensitif  yang  dapat  berperan  sebagai  faktor  pengungkit
2,48 3,60 6,16 7,35 5,60 6,17 4,59 2,83 2,73 0 2 4 6 8 Mata pencaharian alternatif Penegakan aturan Akses terhadap sumberdaya ikan Hak kepemilikan Peran kelembagaan keuangan Peran lembaga penyuluhan Peran kelembagaan pengawasan Kebijakan penanganan illegal fishing Tata kelola perikanan Leverage of Attributes -60 -40 -20 0 20 40 60 0 20 40 60 80 100 120 Rap_MLIN Ordination - Monte Carlo Scatter Plot

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN Kesimpulan
Dari keenam dimensi (ekologi, ekonomi, sosial,  teknologi,  infrastruktur,  serta  kelembagaan dan kebijakan), tingkat status kesiapan lumbung ikan nasional (LIN) di  tingkat kota dan kabupaten bervariasi yaitu antara “siap” dan “cukup siap”. Tingkat kesiapan dengan status “siap” dimiliki oleh LIN di Kota Ambon dan Kota Tual dengan nilai indeks terboboti masing-masing sebesar 78,88% dan 76,47% pada skala kesiapan antara 0-100%, sedangkan tingkat kesiapan dengan status “cukup siap” dimiliki oleh LIN di Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Aru dan Kabupaten Buru dengan nilai indeks terboboti berturut-turut masing-masing sebesar  66,57%; 65,71%; 72,05% dan 57,19% pada skala kesiapan antara 0-100%.
a. Dari dimensi ekologi, terdapat dua atribut yang sensitif  dari  dimensi  ekologi,  yaitu:  rentang migrasi ikan dan penurunan jumlah hasil tangkapan.
b.  Dari dimensi ekonomi, terdapat tiga atribut yang  sensitif,  yaitu:  daya  saing,  peluang pasar, dan tenaga kerja perikanan.
c.  Dari dimensi sosial, terdapat dua atribut yang sensitif  dari  dimensi  sosial,  yaitu:  partisipasi pelaku usaha perikanan dan status konflik.
d.  Dari dimensi teknologi, terdapat tiga atribut yang  sensitif  dari  dimensi  teknologi,  yaitu: teknologi pengurangan by-catch ; teknologi penanganan ikan di atas kapal; dan teknologi pengolahan ikan hasil tangkapan.
e.  Dari  dimensi  infrastruktur,  terdapat  empat atribut yang sensitif dari dimensi infrastruktur, yaitu:  infrastruktur  jalan;  infrastruktur  air bersih;  infrastruktur  listrik;  dan  infrastruktur gudang cold storage .
f.  Dari  dimensi  kelembagaan  dan  kebijakan, terdapat  empat  atribut  yang  sensitif  dari dimensi kelembagaan dan kebijakan, yaitu: hak kepemilikan; peran lembaga penyuluhan; akses terhadap sumberdaya ikan; dan peran kelembagaan keuangan.
Analisis kesiapan ini menunjukkan kondisi saat ini ( existing condition ). Oleh karena itu untuk melihat kesiapan di masa yang akan datang, perlu dilakukan analisis tambahan berdasarkan hasil analisis  leverage  terhadap  atribut  yang  sensitif
sehingga pengelolaan yang dilakukan optimal dengan menangani atribut-atribut yang sensitive tersebut

## Implikasi Kebijakan
Dalam rangka meningkatkan status kesiapan ke depan (jangka panjang) adalah melakukan perbaikan secara menyeluruh terhadap semua atribut  yang  sensitif  dalam  peningkatan  kesiapan Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional. Program yang dapat dilakukan oleh pemerintah baik pusat dan daerah diantaranya:
• Perlu dilakukan penguatan pada dimensi sosial dengan meningkatkan partisipasi pelaku usaha perikanan dan meminimalisasi konflik antar pelaku usaha.
• Penguatan pada penguasaan teknologi yang terintegrasi dari hulu ke hilir.
• Perhatian khusus perlu diberikan pada peningkatan infrastruktur terutama di
Kabupaten Maluku Tenggara, Aru dan Buru yaitu membangun sistem penampungan ikan hasil produksi nelayan skala kecil.
•  Fokus  pembangunan  infrastruktur  pada:  (1) Infrastruktur jalan; (2) Infrastruktur air bersih; (3)  Infrastruktur  listrik;  dan  (4)  Infrastruktur gudang / cold storage .
Implikasi dari pelaksanaan kebijakan tersebut adalah peningkatan status kesiapan antar daerah sebagai kawasan penghasil produksi perikanan yang berkelanjutan dalam mengembangkan komoditas unggulan sesuai dengan potensi daerah.

## DAFTAR PUSTAKA
Alder, J., T.J. Pitcher., D. Preikshot., K. Kaschner. and B. Feriss.  2000.  How good is good?  A Rapid Appraisal Technique for Evaluation of the Sustainability Status of Fisheries of the North Atkantic.  In Pauly and Pitcher (eds). Methods  for  Evaluation  the  Impacts  of Fisheries on the North Atlantic Ecosystem. Fisherioes center Research Reports. Vol 8 (2).
Badan Perencanaan Pembangunan Nasional.
2012. Pembangunan Daerah Dalam Angka 2012. Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. Jakarta.
Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku. 2013. Maluku Dalam Angka 2013. Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku. Maluku.
Bawole, D. dan Y.M.T.N. Apituley. 2011. Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional: Tinjauan atas Suatu Kebijakan. Prosiding Seminar
Nasional: Pengembangan Pulau-Pulau Kecil 2011. Hal 239 – 246. ISBN: 978-602- 98439-2-7.
Bengen, D.G. 2000. Teknik Pengambilan Contoh dan  Analisis  Data  Biofisik  Sumberdaya Pesisir. Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan. Institut Pertanian Bogor. 35 hal.
Cicin-Sain and R.W. Knecht. 1998. Integrated
Coastal and Marine Management. Island
Press. Washington DC.
Dahuri, R. 2003. Keanekaragaman Hayati Laut: Aset Pembangunan Berkelanjutan. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. Departemen Pertanian. 1999. Surat Keputuan Menteri Pertanian No. 995/KPTS/Ik.210/9/99 tentang Sumberdaya Ikan dan Jumlah Tangkapan yang Diperbolehkan (JTB) di Wilayah Perikanan Republik Indonesia. Departemen Pertanian. Jakarta.
Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Maluku. 2008. Buku Tahunan Statistik Perikanan Provinsi Maluku. Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Maluku. Maluku.
Dinas Kelautan dan Perikanan Propinsi Maluku. 2013. Laporan Kinerja Dinas Kelautan dan Perikanan Propinsi Maluku Tahun 2013. Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Maluku. Maluku.
Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Maluku. 2010. Naskah Akademik Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional. Kerjasama Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Maluku dan Institut Pertanian Bogor. Fauzi, A. dan Z. Anna.  2005.  Pemodelan Sumber Daya Perikanan dan Kelautan untuk Analisis
Kebijakan.  Penerbit PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Hartono, T.T., T. Kodiran, M.A. Iqbal dan S. Koeshendrajana. 2005. Pengembangan Teknik  Rapid  Appraisal  for  Fisheries (RAPFISH) untuk Penentuan Indikator Kinerja Perikanan Tangkap Berkelanjutan di Indonesia. Buletin Ekonomi Perikanan IPB Vol. VI (1): 65 - 76.
Kay, R. and J. Alder. 1999. Coastal Planning and Management. E & FN Spon. London.
Kavanagh,  P.  2001.  Rapid Appraisal  of  Fisheries (Rapfish)  Project.  Rapfish  Software Description (for Microsoft Excel). University of  British  Columbia,  Fisheries  Centre. Vancouver. 36 p.
Kementerian Kelautan dan Perikanan. 2011. Lumbung Ikan Maluku Pacu Produksi Perikanan Nasional. Siaran Pers, 18 Juli 2011. Pusat Data Statistik dan Informasi, KKP. http:// www.kkp.go.id/index.php/arsip/c/5099/
LUMBUNG-IKAN-MALUKU-PACU-PRO- DUKSI-PERIKANAN-NASIONAL/. Diunduh pada tanggal 23 Februari 2014 pukul 6.56
AM.
Malhotra, N.K.   2006. Riset Pemasaran: Pendekatan Terapan. PT Indeks Gramedia. Jakarta.
Marzuki. 2002. Metodologi Riset. Fakultas Ekonomi UII. Yogyakarta.
Munasinghe, M. 1993. Environmental Economic and Sustainable Development. The International Bank for Reconstruction and Development. The World Bank. Washington DC. 200 hal.
Nazir, M. 2003. Metode Ilmiah. Ghalia Indonesia. Jakarta.
Pitcher, T.J. and P. David. 2001. RAPFISH: A Rapid Appraisal Technique to Evaluate The Sustainability Status of Fisheries. Fisheries Research 49.
Ralahalu, K.A. 2010. Strategi dan Rencana Aksi
Propinsi Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional. Paparan pada Acara Penyerahan Naskah Akademik serta Strategi dan Rencana Aksi Provinsi Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional. Jakarta, 23 Nopember 2010.
Sugiyono. 2011. Statistika untuk Penelitian.
Alfabeta. Bandung.
Usman, H. dan P.S. Akbar.  2009. Metode Penelitian Sosial. Bumi Aksara. Jakarta.
Watloly, A. 2010. Filofosi Lumbung Ikan: Implikasi bagi Maluku dan Indonesia. Materi Ceramah Seminar Nasional: Maluku Sebagai Lumbung Ikan Nasional. 2 Juni 2010.

## Lampiran 1. Atribut-atribut yang Digunakan sebagai Indikator dalam Mengukur Status Kesiapan Maluku sebagai Lumbung Ikan Nasional (MLIN) menurut Dimensinya.
Appendix 1. Attributes was Used as Indicator in Assessimg the  Readiness Status of Maluku as Lumbung Ikan Nasional (MLIN) by Dimension.
No/ No Dimensi/ Dimension No/ No Atribut/ Attribute Kondisi/ Condition Baik/ Good Buruk/ Bad 1. Ekologi/ Ecology 1.1 Status eksploitasi / Exploitation status 2 0 1.2 Keragaman hasil tangkapan / Recruitment variability 2 0 1.3 Perubahan dalam level tropis / Change in trophic level 2 0 1.4 Rentang migrasi ikan / Migratory range 2 0 1.5 Penurunan jumlah ikan hasil tangkapan / R ange collapse 2 0 1.6 Ukuran ikan yang tertangkap/ Catch before maturity 2 0 1.7 Perkembangan produksi ikan / Fish production trend 2 0 1.8 Perubahan iklim / Climate change 2 0 2. Ekonomi/ Economy 2.1 Profitabilitas usaha  perikanan / Profitability 2 0 2.2 Kontribusi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) perikanan / Fisheries in GDP 2 0 2.3 Pendapatan perikanan (rata-rata upah pekerja perikanan)/ Fisheries income 2 0 2.4 Tenaga kerja perikanan / Fisheries employment 2 0 2.5 Transfer pendapatan dari pemilik usaha / Ownership transfer 2 0 2.6 Peluang pasar / Market opportunity 2 0 2.7 Daya saing usaha perikanan / Fisheries competitiveness 2 0 2.8 Subsidi perikanan / Fisheries subsidy 2 0 3. Sosial/ Social 3.1 Hubungan sosial dalam pengelolaan usaha perikanan / Sosialization in fishing 2 0 3.2 Penambahan pelaku usaha baru selain perikanan tangkap / New entrants ito the capture fisheries 2 0 3.3 Rumah tangga perikanan / Fisheries business households 2 0 3.4 Pengetahuan terhadap lingkungan / Environmental knowledge 2 0 3.5 Tingkat pendidikan / Education level 2 0 3.6 Status konflik / Conflict status 2 0 3.7 Partisipasi pelaku usaha perikanan / fisher participation 2 0 3.8 Pendapatan dari usaha perikanan / fishing income 2 0 3.9 Keterlibatan anggota rumah tangga / kin participation 2 0 3.10 Tingkat ketergantungan / fisher influence 2 0 3.11 Pengaruh norma sosial / sosial effect 2 0 4. Teknologi/ Technology 4.1 Teknologi komunikasi di kapal / Onboard communication technology 2 0 4.2 Teknologi distribusi ikan hasil tangkapan / Fish distribution technology 2 0 4.3 Teknologi pengolahan hasil tangkapan / Processing technology 2 0 4.4 Teknologi penanganan ikan di atas kapal / Onboard handling 2 0 4.5 Pengaturan ikan hasil tangkapan yang dibuang / By catch management 2 0 4.6 Teknologi penangkapan ikan / Catching power technology 2 0 5. Infrastruktur/ Infrastructure 5.1 Infrastruktur jalan / Road infrastructure 2 0 5.2 Infrastruktur listrik / Electricity infrastructure 2 0 5.3 Infrastruktur air bersih / Water infrastructure 2 0 5.4 Infrastruktur gudang  pendingin / Cold storage infrastructure 2 0 5.5 Infrastruktur pabrik es / Ice factory infrastructure 2 0
No/ No Dimensi/ Dimension No/ No Atribut/ Attribute Kondisi/ Condition Baik/ Good Buruk/ Bad 6. Kelembagaan dan Kebijakan/ Institutional and Policy 6.1 Tata kelola perikanan (Aturan /perundang-undangan) / Fisheries management (regulation) 2 0 6.2 Prinsip batas kewenangan dan pengambilan keputusan / Authority principal and decision maker 2 0 6.3 Peran kelembagaan pengawasan / Role of supervise institutional 2 0 6.4 Peran kelembagaan penyuluhan / Role of extension institutional 2 0 6.5 Peran lembaga keuangan / Role of financial institutional 2 0 6.6 Pengaturan pilihan kolektif / Collective Management option 2 0 6.7 Pengorganisasian hak kepemilikan / Poverty right organization 2 0 6.8 Pemberian sanksi (penegakan aturan oleh nelayan) / Sanction 2 0 6.9 Kebijakan penanganan penangkapan ikan ilegal / Policy of handling illegal fishing 2 0
Sumber: Dimodifikasi dari Hartono dkk (2005) / Source: Modified from Hartono et al (2005)

## Lanjutan Lampiran 1/ Continue Appendix 1