Mei 2023

## Analisis Jumlah Kedatangan Kapal terhadap Hasil Tangkapan Ikan di Pelabuhan Perikanan Samudera Kutaraja Banda Aceh
Rizwan 1 , Edi Saputra 2 , Muhammad Shiddiq 3 , Zulfan 4 , Rasudin 5 , Nazaruddin 6 , Munawar 7 , Marzuki 8
1,2 Program Studi Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, FKP, Universitas Syiah Kuala 3,7,8 Program Studi Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Syiah Kuala 4,5,6, Program Studi Informatika, Fakultas MIPA, Universitas Syiah Kuala Email: marzuki@unsyiah.ac.id

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  deskriptif  terhadap  2  variabel  yaitu  jumlah kedatangan  kapal  dan  hasil  tangkapan  ikan  serta  melihat  korelasi  antara  kedua  variabel  tersebut. Tujuan  lainnya  adalah  memprediksi  hasil  tangkapan  ikan  di  PPS  Kutaraja  dengan  metode  ARIMA. Penelitian  ini  menggunakan  2  variabel,  yaitu  jumlah  kedatangan  kapal  dan  hasil  tangkapan  ikan selama 84 bulan (Tahun 2015 hingga 2021). Hasil penelitian menunjukkan bahwa korelasi antara hasil tangkapan  ikan  dan  jumlah  kapal  berangkat  di  PPS  Kutaraja  Banda  Aceh  adalah  sebesar  53,16%. Hubungan linier sederhana tidak terjadi antara kedua variabel ini sebab ada faktor-faktor lain yang mempengaruhi  hasil  tangkapan  ikan.  Ramalan  hasil  tangkapan  ikan  di  PPS  Kutaraja  Banda  Aceh dapat mengunakan model ARIMA (2,1,1) sedangkan ramalan jumlah kedatangan kapan bulanan dapat menggunakan model ARIMA (1,1,1). Ramalan dilakukan untuk 24 bulan (Tahun 2022 hingga 2023).
Kata Kunci: hasil tangkapan ikan, kedatangan kapal, PPS Kutaraja, model ARIMA, korelasi

## ABSTRACT
The purpose of this study is to conduct descriptive analysis of 2 variables, namely the number of boat arrivals and fish catches and see the correlation between the two variables. Another goal is to predict fish catch at PPS Kutaraja using the ARIMA method. This study uses 2 variables, namely the number of boat arrivals and fish catches for 84 months (Years 2015 to 2021). The results showed that the correlation between fish catch and the number of vessels departing at PPS Kutaraja Banda Aceh was 53.16%. A simple linear relationship does not exist between these two variables because there are other factors that affect fish catch. Forecasting fish catch at PPS Kutaraja Banda Aceh can use the ARIMA (2,1,1) model while forecasting the number of arrivals when monthly can use the ARIMA (1,1,1) model. Forecasting is done for 24 months (Year 2022 to 2023).
Keywords: fish catch, boat arrival, PPS Kutaraja, ARIMA model, correlation

## 1.  PENDAHULUAN
Banda  Aceh  memiliki  Pelabuhan  Perikanan  Samudera  (PPS)  yang  merupakan  pelabuhan perikanan  terbesar  di  Provonsi  Aceh.  Wilayah  penangkapan  ikan  dari  PPS  ini  meliputi  Selat Malaka dan Samudera Hindia yang memiliki potensi sumberdaya perikanan yang cukup besar. Data  perikanan  yang  tersedia  merupakan  data  dalam  bentuk  deret  waktu  yang  berupa  data harian. Namun ada hari-hari tertentu yang datanya kosong sebab tidak ada nelayan yang melaut seperti  pada  hari  Jumat  atau  hari  raya  Idul Fitri  dan  Idul Adha  sehingga  data  bulanan lebih sesuai untuk dianalisis. Data bulanan dapat diperoleh dengan menjumlahkan data harian untuk setiap bulannya.
Data  perikanan  dalam  bentuk  deret  waktu  ini  dapat  dianalisis  keterkaitan  antara  beberapa variabel. Analisis data dalam bentuk ini juga dapat dilakukan untuk peramalan untuk bukan ke
Rizwan, dkk.
58
depan  dengan  menggunakan  analisis  deret  waktu.  Peramalan  data  deret  waktu  itu,  dapat digunakan model deret waktu seperti AR, MA, ARMA, dan ARIMA.
Salah satu faktor yang berpengaruh terhadap hasil tangkapan ikan adalah jumlah kedatangan kapal. Dua variabel ini dapat dicari keterkaitannya dengan analisis statistik. Hasil tangkapan ikan  dan  jumlah  kedatangan  kapal  dapat  pula  dilakukan  peramalan  secara  terpisah.  Hasil ramalan  ini  diperlukan  bagi  PPS  guna  mengatur  strategi  dalam  peningkatan  hasil  tangkapan ikan dan strategi pemasaran ikan di Banda Aceh.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis deskriptif terhadap 2 variabel yaitu jumlah kedatangan  kapal  dan  hasil  tangkapan  ikan  serta  melihat  korelasi  antara  kedua  variabel tersebut.  Tujuan  kedua  adalah  memprediksi  hasil  tangkapan  ikan  di  PPS  Kutaraja  dengan metode ARIMA.
Keberangkatan  kapal  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  setiap  nelayan  untuk  berangkat menangkap  ikan,  bertujuan  mengambil  manfaat  dari  sumberdaya  kelautan  dan  perikanan (Puspito et al., 2020). Keberangkatan kapal diikuti dengan kedatangan kapal. Faktor lain yang berpengaruh terhadap hasil tangkapan ikan selain seperti yang dinyatakan Muna et al., (2016) adalah  jumlah  kedatangan  kapal.  Hal  senada  dinyatakan  oleh  Zhang  et  al.  (2016)  bahwa peningkatan jumlah tangkapan disebabkan oleh peningkatan jumlah kapal penangkapan ikan. Kelangkaan ikan dan penurunan jumlah produksi ikan dapat terjadi apabila kapal penangkap ikan terkonsentrasi di suatu tempat dan tidak dikendalikan.

## 2.  METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan selama 2 (dua) bulan, mulai bulan April sampai dengan bulan Mei 2022 yang bertempat di UPTD PPS Kutaraja, Banda Aceh. Penelitian ini diawali dengan survei lokasi, pengambilan data hingga mengolah dan menganalisis data. Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi UPTD PPS Kutaraja Banda Aceh
Penelitian ini menggunakan 2 variabel, yaitu jumlah kedatangan kapal dan hasil tangkapan ikan. Data yang digunakan adalah data selama 7 tahun terakhir, sejak tahun 2015 hingga tahun 2021. Penelitian ini menggunakan data sekunder hasil tangkapan ikan dan kedatangan kapal UPTD PPS Kutaraja. Data yang dianalisis merupakan data deret waktu bulanan selama 84 bulan, yaitu mulai Januari 2015 sampai dengan Desember 2021. Data ini bersumber dari UPTD PPS Kutaraja Banda Aceh. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Word, Microsoft Excel, dan R-Studio.
Analisis data dalam penelitian ini terdiri dari tiga bagian, yaitu analisis data secara deskriptif dan  analisis  korelasi  serta  mendapatkan  model  peramalan  terhadap  hasil  tangkapan menggunakan  salah  satu  metode  dalam  analisis  data  deret  waktu  yaitu  ARIMA.  Analisis deskriptif dilakukan terhadap 84 data bulanan dari hasil tangkapan ikan dan jumlah kedatangan kapal.  Statistik  yang  dilibatkan  dalam  analisis  ini  adalah  rata-rata,  minimum,  maksimum, kuartil, dan standar deviasi dari kedua variabel tersebut.
Analisis  korelasi  dilakukan  untuk  melihat  hubungan  antara  variabel  jumlah  keberangkatan kapal  dan  jumlah  hasil  tangkapan  ikan.  Analisis  korelasi  dilakukan  dengan  menghitung koefisien korelasi dengan menggunakan rumus Makridakis et al. (1999):
dengan 𝑟 adalah koefisien korelasi, 𝑥 𝑖 adalah jumlah kedatangan kapal pada bulan ke-i, 𝑦 𝑖 adalah jumlah  hasil  tangkapan  ikan  pada  bulan  ke-i, 𝑛 adalah  jumlah  data  yaitu  84.  Nilai  koefisien korelasi ini berkisar antara -1 dan 1.  Dalam penelitian ini 𝑟 dapat dinyatakan sebagai indikator kekuatan  hubungan  linier  antara  variabel  jumlah  kedatangan  kapal  dan  variabel  hasil tangkapan ikan
Analisis  ARIMA  dilakukan  untuk  membentuk  model  deret  waktu  dari  hasil  tangkapan  ikan. Tahapan menganalisis pada metode ARIMA sebagai berikut:
a) Memeriksa kestasioneran dengan menggunakan uji Augmented Dickey Fuller (ADF).
b) Membuat plot Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF)
c) Membuat pendugaan model dan pengujian parameter dari model tersebut.
d) Pemilihan  model  ARIMA  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  kriteria  MAPE,  dengan pengambilan keputusan nilai terkecil merupakan model terbaik.
e) Jika parameter signifikan maka dilanjutkan dengan melakukan pemeriksaan diagnostik yaitu memeriksa uji autokorelasi residual dan normalitas residual.
f) Melakukan peramalan dari model terbaik

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Data
Data jumlah kedatangan kapal dan hasil tangkapan ikan diambil selama 84 bulan sejak bulan Januari tahun 2015 hingga bulan Desember tahun 2021. Jumlah kedatangan kapal dan hasil tangkapan ikan dihitung dari kapal purse seine 30 GT ke atas.
Hasil tangkapan ikan paling rendah adalah 208.609 kg yang terjadi pada Bulan Juni 2019 dan hasil tangkapan ikan paling banyak adalah 1.888.802 kg yang terjadi pada Bulan Oktober 2020. Rata-rata hasil tangkapan selama 7 tahun adalah 944.028 kg.
Jumlah kedatangan kapal terendah selama 7 tahun terakhir adalah 18 kapal yaitu pada Bulan Juni 2019 dan jumlah kedatangan kapal tertinggi adalah 369 kapal yaitu pada Bulan Januari 2018. Rata-rata jumlah kedatangan kapal selama kurun waktu 7 tahun adalah 151,4 (antara 151 dan 152 kapal). Ukuran statistik ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Plot data hasil tangkapan ikan selama 7 tahun tersebut dapat dilihat pada Gambar 2. Sebaran data bulanan untuk jumlah kedatangan kapal ikan di PPS Kutaraja Banda Aceh disajikan pada Gambar 3.
Rizwan, dkk.
60

## Gambar 2. Plot data bulanan hasil produksi ikan tahun 2015 hingga 2021
Gambar 3. Plot data bulanan jumlah kedatangan kapal ikan tahun 2015 hingga 2021
Tabel 1. Ringkasan statistik
No. Nama Variabel Minimum  Rata-rata  Maksimum  Jangkauan 1 Hasil tangkapan ikan 208.609 944.028 1.888.802 1.680.193 2 Jumlah kedatangan kapal 18 151,4 369 351

## 3.2 Analisis Korelasi
Salah satu faktor yang mempengaruhi hasil tangkapan ikan adalah jumlah kedatangan kapal. Hubungan  linier  antara  hasil  tangkapan  ikan  dan  jumlah  kedatangan  kapal  ditinjau  melalui koefisien korelasi. Rumus perhitungan koefisien korelasi ini dapat dilihat pada metode penelitian. Sebanyak 84 data bulanan dari hasil tangkapan ikan mulai Bulan Januari 2015 sampai dengan Bulan Desember 2021 diolah dengan menggunakan perangkat lunak R menghasilkan koefisien korelasi sebesar 0,5316. Koefisien ini memberikan arti bahwa kekuatan hubungan linier antara hasil tangkapan ikan dan jumlah kedatangan kapal di PPS Kutaraja Lampulo Banda Aceh adalah sebesar 53,16%.
61
Kekuatan  hubungan  linier  yang  dihasilkan  ini  menunjukkan  kekuatan  yang  sedang  dengan tingkat kepercayaan 95% berdasarkan hasil uji korelasi. Hasil ini juga dapat diinterpretasikan bahwa hasil tangkapan ikan dengan jumlah  kedatangan kapal tidak berkorelasi kuat. Hal ini dimungkinkan karena faktor yang menentukan hasil tangkapan ikan bulanan tidak sepenuhnya oleh  jumlah  kedatangan  kapalnya.  Analisis  regresi  tidak  dilakukan  dalam  penelitian  ini disebabkan tidak adanya hubungan linier sederhana antara kedua variabel dalam penelitian ini. Analisis  regresi  linier  sederhana  yang  dimaksud  adalah  analisis  regresi  dengan  satu  variabel bebas.

## 3.3 Model Hasil Tangkapan Ikan
Data  hasil  tangkapan  ikan  selama  7  tahun  terakhir  mengalami  pengaruh  musiman  seperti terlihat  pada  Gambar  2.  Model  ARIMA  yang  diuji  sebanyak  5  model,  yaitu  ARIMA  (1,1,1), ARIMA(2,1,0),  ARIMA(0,1,2),  ARIMA(2,1,1),  dan  ARIMA(1,1,2).  Model  yang  terbaik  adalah ARIMA(2,1,1). Model ini menghasilkan skor MAPE sebesar 17,36242 yang berarti model ini dapat memberikan nilai prediksi yang baik. Model ARIMA(2,1,1) ini dapat ditulis sebagai
Y t = ϕ 1 Y t -1 + ϕ 2 Y t-2 + ε t - θ 1 ε t-1 Nilai  parameter ϕ 1 , ϕ 2 ,  dan θ 1 didapatkan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  R.  Nilai parameter tersebut berturut-turut adalah 0,633430, -0,202909, dan -0,936483 sehingga model ARIMA(2,1,1) untuk data hasil tangkapan ikan bulanan di PPS Kutaraja Banda Aceh dapat ditulis kembali sebagai berikut.
Y t = 0,633430Y t -1 - 0,202909Y t-2 + ε t + 0,936483ε t-1

## 3.4 Model Jumlah Kedatangan Kapal
Pengaruh musiman juga terjadi pada data jumlah kedatangan kapal ikan. Hal ini dapat dilihat pada  Gambar  3.  Model  yang  diuji  sebanyak  5  model  yaitu  ARIMA(1,1,0),  ARIMA(1,1,1), ARIMA(2,1,0), ARIMA(2,1,1), dan ARIMA(2,1,2).
Model terbaik adalah ARIMA(1,1,1). Model ini menghasilkan skor MAPE sebesar 13,46892 yang berarti  model  ini  dapat  memberikan  nilai  prediksi  yang  baik.  Model  ini  dapat  ditulis  dalam bentuk berikut ini.
Y t = ϕ 1 Y t -1 + ε t - θ 1 ε t-1 Nilai  parameter ϕ 1 dan θ 1 didapatkan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  R-Studio.  Nilai parameter tersebut berturut-turut adalah 0,766664 dan -1,000000 sehingga model ARIMA(1,1,1) untuk data jumlah kedatangan kapal bulanan di PPS Kutaraja Banda Aceh dapat ditulis kembali sebagai berikut.
Y t = 0,766664Y t -1 + ε t - 1,000000ε t-1

## 4.  SIMPULAN
Penelitian ini menggunakan 2 variabel, yaitu jumlah kedatangan kapal dan hasil tangkapan ikan selama  84  bulan  (Tahun  2015  hingga  2021).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  korelasi antara hasil tangkapan ikan dan jumlah kedatangan kapal di PPS Kutaraja Banda Aceh adalah sebesar 53,16%. Hubungan linier sederhana tidak terjadi antara kedua variabel ini sebab ada faktor-faktor lain yang mempengaruhi hasil tangkapan ikan.
Hasil  ramalan  hasil  tangkapan  ikan  di  PPS  Kutaraja  Banda  Aceh  dapat  menggunakan  model ARIMA(2,1,1) sedangkan ramalan jumlah kedatangan kapal bulanan dapat menggunakan model ARIMA(1,1,1). Ramalan dilakukan untuk 24 bulan (Tahun 2022 hingga 2023). Kedua model ini memberikan nilai ramalan yang baik karena skor MAPE keduanya berada di bawah 20, yaitu 17,36242 untuk model ARIMA(2,1,1) dan 13,46892 untuk model ARIMA(1,1,1).

## DAFTAR PUSTAKA
Ayodhyoa, A.U. (1972). Suatu pengenalan kapal ikan . Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Badan Pusat Statistik. (2016). Profil pelabuhan perikanan 2013-2015, Jakarta. Darmawan, G. (2012). Perbandingan metode peramalan ARIMA dan ARFIMA pada data long memory. Statistika, 9 (2): 1-5
Rizwan, dkk.

## 62
De Gooijer, J. G., & Hyndman, R. J. (2006). 25 years of time series forecasting. International Journal of Forecasting , 22 (3): 443-473
Flothmann, S., Kistowski K.V., Dolan, E., Lee, E., Meere, F. and Album, G. (2010). Closing loopholes: Getting illegal fishing under control. Science 328 (5983): 1235-1236. Fyson, J. (1985 ). Design of fishing vessel . FAO-Fishing News Book, Ltd. England.
Jennings, S., Stentiford, G. D, Leocadio, A. M., Jeffery, K.R., Metcalf, J. D., Katsidaki, I., Auchterlonie, N. A., Mangi, S. C., Pinnegar, J. K., Ellis, T., Peeler, W.J., Lisetti, T., Balker-Austin, C., Brown, M. Cacthpole, T. L., Clyne, F. J., Dye, S. R., Edmons, N. J., Hyder, K., Lee, J., Less, D. N., Morgan, O. C., O’Brien, C. M., Oidtman, B., Posen, P. E.,Santos, A. R., Taylor, N. G. H., Turner,
A.  D.,  Towmhill,  B.  L.,  &  Verner-Jeffreys,  D.  W.  (2016).  Aquatic  food  security:  insight  to challenges and solutions from an analysis of interaction between fisheries, aquaculture, food safety, human health, fish and human welfare, economy and environment. Fish and Fisheries , 17 (4): 893-938
Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia, (2017). Keputusan Menteri Kelautan dan Perikanan  Republik  Indonesia  Nomor  50/KEPMEN-KP/2017  tentang  Estimasi  Potensi Sumberdaya Ikan di Wilayah Pengelolaan Perikanan Negara Republik Indonesia, Jakarta. Kementerian  Sekretariat  Negara  RI,  (2021).  PP  RI  Nomor  31  Tahun  2021  tentang  Penyelengaraan Bidang Pelayaran, Lembaran Negara RI Tahun 2021 Nomor 41, Jakarta.
Kurnia,  Mustaruddin,  Lubis,  E.  (2019).  Proyeksi  produksi  ikan  hasil  tangkapan  di  pelabuhan perikanan samudera Kutaraja Provinsi Aceh. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan , 69-77. Lubis,  E.  (2006). Pengantar  pelabuhan  perikanan, Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan,  Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Lubis, E. (2011). Kajian peran strategis pelabuhan perikanan laut terhadap pengembangan perikanan laut. Akuatik  Jurnal  Sumberdaya  Perairan  Fakultas  Pertanian,  Perikanan  dan  Biologi Universitas Bangka Belitung , 5 (2): 1-7. Lubis, E. (2012). Pengantar pelabuhan perikanan , IPB Press, Bogor. Makridakis, S., Whellwright, S.C. & McGee, V. (1999). Metode dan Aplikasi Peramalan Edisi Kedua (Jilid 1) . Jakarta: Erlangga.
Nomura. Yamazaki. (1977). Fishing techniques I . Japan International Cooperation Agency, Tokyo. Pane,  A.    B.  (2017). Bahan  kuliah  analisis  hasil  tangkapan .  Jurusan  Pemanfaatan  Sumberdaya Perikanan.   Fakultas   Perikanan   dan   Ilmu   Kelautan.   Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Paramita,  P.  N.  (2018). Keakuratan  data  produksi  ikan  hasil  tangkapan  di  Pelabuhan  Perikanan Samudera  Cilacap .  Skripsi  tidak  dipublikasikan.  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Purbayanto A., B.H. Iskandar, S.H. Wisudo, Y. Novita, (2004). Kajian teknis kemungkinan pengalihan pengaturan  perizinan  dari  GT  menjadi  volume  palka  pada  kapal  ikan.  Direktorat  Jenderal Perikanan  Tangkap  -  DKP  dengan  Departemen  Pemanfaatan  Sumberdaya  Perikanan  FPIK- IPB. 1-15
Puspito, H., A. Rachman, S. Nursubadriah, (2020). Keberangkatan kapal penangkapan ikan dengan ukuran kurang dari 10 GT di Wilayah Kerja Pengawasan Sumberdaya Kelautan dan Perikanan (PSDKP) Tanjung Balai Karimun Periode 2015-2019. Jurnal Manajemen Riset dan Teknologi Universitas Karimun (Jurnal Maritim), Tanjung Balai . Setianto, Indradi. (2007). Kapal perikanan . Universitas Diponegoro, Semarang.
Rusyana, A., Nurhasanah, Marzuki, & Flancia, M. (2017). SARIMA model for forecasting foreign tourists at the Kualanamu International Airport. Proceedings - 2016 12th International Conference on Mathematics, Statistics, and Their Applications, ICMSA 2016: In Conjunction with the 6th Annual International Conference of Syiah Kuala University , 153-158
Syakuro, M.A., Handaka, A.A, Junianto, & Rizal, A. (2020). Analysis of the Role Cikidang Fish Landing Port  (PPI)  towards  fishermen's  socio-economy  in  Pangandaran  district,  Indonesia. Asian Journal of Fisheries and Aquatic Research , 7 (4): 1-7 UPTD  PPS  Koetaradja,  (2017).  Keputusan  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan  Nomor  31/KEPMEN- KP/2016  tentang  Penetapan  Pelabuhan  Perikanan  Lampulo  sebagai  Pelabuhan  Perikanan Samudera Lampulo di Provinsi Aceh, Kementerian Kelautan dan Perikanan, Jakarta.
Utami I. (2015). Prosedur pendataan hasil tangkapan ikan di TPI Cisolok, Kecamatan Cisolok Kabupaten Sukabumi,  Jawa  Barat .  Skripsi  tidak  dipublikasikan.  Program  Studi  Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, Institut Pertanian Bogor.
Warmansyah,  J.  &  Hilpiah,  D.  (2019).  Penerapan  metode  fuzzy  sugeno  untuk  prediksi  persediaan bahan baku. Teknois: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains , 9 (2): 12 – 20.