## DETERMINAN EFISIENSI NELAYAN DI INDONESIA: SEBUAH ANALISIS STOCHASTIC FRONTIER

## Determinants of Fisher’s Efficiency in Indonesia: A Stochastic Frontier Analysis
*Eko Wicaksono dan Yuventus Effendi Badan Kebijakan Fiskal, Kementerian Keuangan, JL. Dr. Wahidin Sudirohusodo, No. 01, 10710, Ps. Baru, Kecamatan Sawah Besar, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 10710, Indonesia Diterima tanggal: 23 April 2018 Diterima setelah perbaikan: 10 Mei 2019 Disetujui terbit: 30 Juni 2019

## ABSTRAK
Pemerintah Indonesia saat ini sangat serius memberantas penangkapan ikan ilegal di wilayahnya. Pengurangan penangkapan ikan secara ilegal oleh kapal asing di Indonesia berarti pengurangan persaingan yang signifikan antara nelayan asing dan domestik. Studi ini berpendapat bahwa, dengan menurunnya kompetisi dengan nelayan asing, nelayan domestik harus mampu meningkatkan jumlah tangkapan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat efisiensi teknis dan juga faktor penentu inefisiensi  nelayan  di  Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan  fungsi  produksi  yang  meliputi  usaha nelayan dan capital sebagai input. Analisis stochastic frontier digunakan untuk menguji faktor penentu inefisiensi pada produksi ikan di antara 156 nelayan di seluruh Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produksi ikan sangat bergantung pada jumlah awak dan jenis kapal sesuai yang diharapkan. Dalam hal inefisiensi, penelitian ini mengklaim bahwa kepemilikan telepon seluler merupakan penentu signifikan untuk mengurangi inefisiensi, diikuti oleh kepemilikan kapal dan nilai alat tangkap. Temuan tersebut menyiratkan bahwa koordinasi antara nelayan, kepemilikan kapal dan alat penangkap ikan penting untuk efisiensi nelayan .
Kata  Kunci:  perikanan  tangkap;  efisiensi  teknis;  fungsi  produksi  stochastic  frontier;  IFLS;

## Indonesia

## ABSTRACT
Indonesian government has been recently fought against illegal fishing in the territory. Reduction in illegal fishing means a significant reduction in competition among foreign and domestic fishers. This study suggests that domestic fishers must be able to increase their fish capture as the competition with foreign fishers decreased. This study aims to identify technical efficiency level as well as to identify the determinants of inefficiency among fishers across Indonesia. This study utilizes a production function including  fishers’  efforts  and  capital  as  input.  A  stochastic  frontier  analysis  is  used  to  examine  the inefficiency determinants on fish production among one hundred and fifty six fishers across Indonesia. The result indicated that fish production depended significantly on the number of crew and expected type of boat. This study claims that cell phone is a significant determinant to reduce inefficiency, ship ownership  and  the  value  of  fishing  gear  respectively.  These  finding  implies  that  coordination  among fishers, boat ownership and fishing gear are necessary for the fishers’ efficiency .
Keywords: fishery; efficiency; stochastic frontier analysis; IFLS; Indonesia
JL. Dr. Wahidin Sudirohusodo, No. 01, 10710, Ps. Baru, Kecamatan Sawah Besar, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 10710, Indonesia

## PENDAHULUAN
Berada diantara dua samudra terbesar di dunia menjadikan Indonesia sebagai salah satu negara dengan sumber daya kelautan yang melimpah. Sebagai salah satu lokasi dengan keanekaragaman hayati tertinggi, Indonesia menjadi salah satu tempat menangkap ikan terbaik  bagi  nelayan  di  kawasan  Asia  Tenggara.
Indonesia saat ini merupakan salah satu produsen ikan terbesar di dunia. Menurut FAO State of World Fisheries  and  Aquaculture , produksi perikanan tangkap Indonesia berada di peringkat kedua pada tahun 2016 dengan 6,1 juta ton penangkapan laut yang menyumbang 7,7% dari total penangkapan laut dunia. Data tersebut juga menunjukkan bahwa pada tahun 2016 pertumbuhan penangkapan ikan
laut di Indonesia tumbuh sebesar 20,4% apabila dibandingkan dengan rata-rata produksi pada kurun waktu 2005-2014.
Beberapa hambatan bagi sektor kelautan Indonesia, adalah penurunan tingkat pertumbuhan perikanan tangkap, seperti yang disajikan oleh FAO (2018) yang memprediksi bahwa pertumbuhan penangkapan laut Indonesia akan menurun pada dekade berikutnya, dengan pertumbuhan hanya  5.5%  apabila  dibandingkan  dengan produksi  pada  2016.  Tran,  Rodriguez  &  Phillips (2017) mengungkapkan bahwa seiring waktu laju pertumbuhan pasokan ikan di Indonesia relatif  meningkat  secara  bertahap  dalam  50 tahun terakhir. Mereka melakukan beberapa skenario menggunakan Asia Fish, sebuah model sektor perikanan ekuilibrium parsial, di mana mereka memproyeksikan beberapa kondisi dan membandingkannya dengan bisnis seperti biasa ( business as usual ). Mereka mengklaim bahwa penting untuk menjaga pasokan ikan yang berkelanjutan di masa yang akan datang dengan tujuan untuk menjaga agar harga ikan tetap terkendali dan konsumsi ikan terus meningkat. Oleh karena itu, adanya estimasi efisiensi teknis nelayan Indonesia  beserta  faktor  penyebabnya  dapat menjadi salah satu titik awal untuk meningkatkan produktivitas nelayan dalam negeri dan mendukung pasokan ikan yang berkelanjutan di masa yang akan datang.
Selain penurunan laju produksi, penangkapan ikan ilegal masih merajalela di wilayah Indonesia menyebabkan banyak potensi pendapatan yang hilang serta degradasi ekosistem bawah air. Oleh karena  itu,  rezim  baru  di  bawah  Presiden  Joko Widodo telah menempatkan sektor kelautan dan kelautan di atas prioritas pembangunan yang menjadikan pemberantasan illegal fishing sebagai salah  satu  agenda  utama  pemerintah.  Ratusan kapal ilegal, terutama dari negara tetangga, telah ditenggelamkan oleh Kementerian Kelautan dan Perikanan. Fakta ini menyiratkan niat pemerintah untuk melindungi perikanan dalam negeri. Berkurangnya penangkapan ikan secara ilegal harus disertai dengan kapasitas produksi nelayan dalam negeri, mengingat dengan hilangnya kapal penangkap ikan illegal, maka lebih banyak kesempatan bagi nelayan domestik, terutama nelayan kecil, untuk meningkatkan hasil tangkapan
mereka. Kementerian Kelautan dan Perikanan mengklaim bahwa upaya pemberantasan illegal fishing  mampu  meningkatkan  stok  ikan  nasional secara  signifikan  dimana  mampu  meningkatkan stok  ikan  sebanyak  26%  dalam  kurun  waktu 2 tahun 1 .
Lebih lanjut, dalam hal produksi ikan per nelayan yang dirilis oleh FAO State of World Fisheries and Aquaculture pada tahun 2018, produksi ikan per nelayan di Indonesia termasuk yang terendah (sekitar 2,3 ton per nelayan per tahun) apabila dibandingkan negara-negara berkembang lainnya seperti Meksiko dan Maroko dimana produksi rata-rata per nelayannya masing-masing adalah 12,1 ton per nelayan per tahun dan 6 ton per nelayan per tahun. Hal ini bisa jadi mencerminkan tingkat efisiensi  yang  berbeda  antara  nelayan  di  seluruh negara. Adanya penelitian terkait keberadaan inefisiensi nelayan akan menjadi umpan balik yang berguna bagi pemerintah untuk memperbaiki dan terus mendukung pengembangan sektor perikanan.
Begitu pula jumlah rumah tangga nelayan terus  menurun  pada  periode  2013-2015. Berdasarkan data dari BPS (2017), pertumbuhan negatif  terendah  adalah  pada  tahun  2015  yang membuat jumlah rumah tangga nelayan di bawah 600  ribu  dimana  jumlah  tersebut  lebih  rendah apabila dibandingkan dengan jumlah rumah tangga nelayan  pada  tahun  2006.    Lebih  lanjut,  jumlah kapal yang beroperasi di wilayah Indonesia juga mengalami penurunan. Penurunan tersebut dimulai pada tahun 2014 dengan penurunan terendah 9% di  tahun  2015.  Ini  merupakan  penurunan  yang signifikan mengingat jumlah kapal pada tahun 2015 setara dengan jumlah kapal pada tahun 2006. Mulai digalakkannya pemberantasan penangkapan ikan ilegal dan penegakkan hukum terkait pengelolaan sumber daya kelautan sejak tahun 2014 dapat menjadi  salah  satu  faktor  yang  menyebabkan adanya penurunan tersebut.
Adanya komitmen kuat pemerintah untuk melindungi perikanan dalam negeri, menurunnya tingkat pertumbuhan penangkapan ikan laut serta rendahnya produksi per nelayan menjadi latar belakang mengapa studi ini dilakukan. Penelitian ini ditujukan untuk mengetahui faktor dominan yang mempengaruhi  efisiensi  teknis  nelayan.  Penentu efisiensi  teknis  nelayan  menjadi  salah  satu  kunci
1 https://bisnis.tempo.co/read/1049594/penenggelaman-kapal-kkp-stok-ikan-meningkat-produksi-bertambah/full&view=ok
bagi pemerintah untuk meningkatkan produktivitas nelayan Indonesia di samping menjaga suplai untuk memenuhi konsumsi ikan di masa yang akan datang.

## METODOLOGI
Terlepas  dari  pentingnya  sektor  perikanan terhadap ekonomi Indonesia, sebagian besar literatur terkini tentang perikanan Indonesia berkaitan dengan pendapatan bukan pajak (Samosir, Tenrini & Nugroho, 2014); atau penilaian perikanan parsial berdasarkan wilayah atau jenis ikan  seperti  Hutubessy,  Mosse  &  Syahailatua (2015),  Hapsari  &  Fitri  (2016),  dan  Yuniarta,  van Zwietenb,  Groenevelda,  Wisud  &van  Lerlanda (2017). Dengan kata lain, saat ini hanya sedikit penelitian yang melakukan estimasi faktor penentu efisiensi nelayan di seluruh Indonesia, khususnya studi  terkait  penyebab  inefiensi  pada  nelayan  di Indonesia.
Ada beberapa metode untuk melakukan estimasi  efisiensi  di  sektor  perikanan.  Duy  & Flaaten  (2016)  mengklaim  bahwa  setidaknya ada  tiga  metode  untuk  memperkirakan  efisiensi teknis seperti pengukuran proxy stok ikan atau tangkapan per unit usaha ( catch-per-unit-effort/ CPUE ), Data Envelopment Analysis ( DEA ). Mereka mengklaim bahwa DEA relatif  kuat  dibandingkan CPUE .  Selanjutnya,  Duy  &  Flaaten  (2016)  juga berpendapat bahwa tidak ada perbedaan antara pengukuran  efisiensi  berdasarkan CPUE atau DEA . Pengukuran lainnya adalah stochastic frontier analysis (SFA) yang dilakukan oleh Kompas & Che (2005).
Estimasi fungsi produksi pada para nelayan pada umumnya dilakukan dengan menggunakan dua input utama, yaitu tenaga kerja dan capital . Jumlah awak kapal / kru dapat dijadikan sebagai representasi tenaga kerja. Sementara itu sebagai representasi capital , tonase kapal maupun peralatan menangkap ikan seringkali digunakan sebagai  input  produksi  (Sharma  &  Leung  1998; Kompas & Che 2005; Esmaeili, 2006; Ghee-Tean, Latif & Hussein 2012; Kim, Lee, Bae & Park, 2011).
Dalam hal technical  efficiency ,  Squires  & Vestergaard (2013) mengklaim bahwa kemungkinan perubahan aspek teknis merupakan pengetahuan atau teknologi baru termasuk teknik dan teknik produksi.  Faktor-faktor  tersebut  berkontribusi secara  dominan  untuk  meningkatkan  efisiensi kapal selama periode penangkapan ikan.
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis stochastic frontier yang digunakan untuk melakukan dekomposisi variasi tangkapan dari random noise dan efek inefisiensi. Salah satu kelebihan dari metode tersebut adalah adanya dekomposisi dari error term untuk membedakan antara technical efficiency dengan random shock yang mempengaruhi jumlah output yang dihasilkan. Studi ini memanfaatkan data nelayan di seluruh Indonesia yang merupakan data sekunder bersumber dari Indonesia Family Life Survey (IFLS) yang dikelola oleh RAND (2015). Oleh karena itu, diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi terhadap literatur terkini serta pembuat kebijakan  mengenai  upaya  peningkatan  efisiensi nelayan Indonesia.

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada tahun 2017 melalui desk  study dengan  memanfaatkan  data sekunder yang mencakup kondisi sosial ekonomi dan karakteristik nelayan. Data yang digunakan diperoleh melalui survey rumah tangga yang dilakukan pada tahun 2014 di 13 provinsi di Indonesia.

## Jenis dan Sumber Data
Data utama yang digunakan dalam analisis pada penelitian ini adalah survey rumah tangga yang berasal dari Indonesia  Family  Life  Survey (IFLS) gelombang  5  tahun  2014.  Karakteristik rumah tangga nelayan yang diperoleh dari IFLS mencakup jumlah tangkapan, jumlah tenaga kerja, jenis kapal yang digunakan serta jumlah perjalanan melaut yang dilakukan dalam satu minggu terakhir. Mengingat keterbatasan data, untuk variabel pendidikan dan umur kami menggunakan lama pendidikan dan usia kepala rumah tangga nelayan tersebut sebagai proksi.

## Metode Sampling
Penentuan sampling pada IFLS menggunakan metode stratified  random  sampling dengan menggunakan provinsi dan kategori desa/ kota sebagai strata. Selanjutnya berdasarkan strata tersebut sampel dipilih secara acak. Sebanyak 156 sampel berhasil kami dapatkan dari sumber data sekunder  tersebut.  Adapun  IFLS  5  tidak  secara eksplisit  memberikan  informasi  terkait  nelayan tradisional maupun komersil, namun terdapat informasi  terkait  dengan  penggunaan  hasil tangkapan. Namun, sebagian besar tangkapan ikan dijual kepada pihak lain baik itu konsumen
langsung, distributor maupun tempat pelelangan ikan. Dengan kata lain, sebagian besar tangkapan ikan untuk kebutuhan komersil.

## Metode Analisis
Terkait metodologi, penelitian ini menggunakan pendekatan stochastic frontier untuk melakukan estimasi fungsi produksi kapal nelayan di Indonesia. Persamaan dasar untuk pendekatan stochastic frontier tersebut adalah:
Sedangkan v i dan µ i adalah error terms dan inefisiensi dari nelayan pada fungsi produksi.
Nilai dari parameter pada persamaan (2) diestimasi melalui metode maximum-likelihood ( ML ) dimana menurut Coelli, Rao & Battese (1998) metode tersebut dianggap lebih efisien. Selanjutnya estimator ML dari ß, σ s 2 , and Y , yang diperoleh dengan cara menapatkan nilai maksimum dari likelihood function konsisten dan secara asimtotik efisien  menurut  Aigner,  Lovell  &  Schmidt  (1977) dalam Coelli et al. (1998) dimana σ s 2 = σ v 2 + σ u 2 dan Y  = σ u 2 / σ s 2 . Parameter  merepresentasikan total variasi  yang  terkait  dengan  karakteristik  spesifik dari nelayan.
Untuk  melakukan  estimasi  fungsi technical inefficiency , beberapa variabel penjelas yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya adalah pengguanaan telepon selular (ponsel). Adapun penggunaan telepon seluler tersebut ditujukan untuk keperluan penangkapan ikan sesuai dengan pertanyaan survey pada IFLS 5. Variabel penjelas lainnya adalah lama pendidikan, nilai dari peralatan penangkap ikan, kepemilikan kapal dan usia dari kepala  rumah  tangga  nelayan.  Hubungan  antara technical  inefficiency dengan beberapa variabel penjelas tersebut digambarkan dalam persamaan berikut:
......... (1)
Terkait metodologi, penelitian ini menggunakan pendekatan stochastic frontier untuk melakukan estimasi fungsi produksi kapal nelayan di Indonesia. Persamaan dasar untuk pendekatan stochastic frontier tersebut adalah:
� � = �(� � ; �)exp (� � − � � ) (1)
dimana � � adalah jumlah tangkapan ikan kapal � dalam �������� , �(� � ; �) adalah sebuah fungsi  yang  terdiri  dari  determinan  fungsi  produksi  ( � � ),  sementara  itu � adalah  sebuah vector  dari  parameter  yang  tidak  diketahui  (unknown  parameters)  yang  akan  diestimasi dengan  menggunakan  pendekatan  stochastic  frontier.  Selanjutnya, � � adalah  technical inefficiency dan � � adalah error term. Lebih  lanjut, � � diasumsikan  terdistribusi  normal  dengan  nilai  rata-rata  nol  (zero
mean) dan varian � � � yang mewakili faktor acak lainnya (other random factors), sementara itu � �� diasumsikan  sebagai  separuh  bagian  positif  dari  distribusi  normal  (non-negative truncations of the normal distribution) dengan rata-rata � and varian � � � .
Penelitian ini menggunakan sebuah model yang dimodifikasi dari Esmaeili (2006) sebagai berikut:
lnCatch �
=  α + β � lnNum_Trip � + β � lnNum_crew � + β � bigboat � + ν � − υ � (2) Dimana Catch ��� adalah jumlah  tangkapan  dari  kapal rumah tangga � , Num_trip � adalah jumlah  perjalanan  menangkap  ikan  (trip)  tiap  minggunya  dari  kapal  rumah  tangga � , Num_crew � adalah jumlah kru (tenaga kerja) yang digunakan oleh kapal rumah tangga � ,dan bigboat � adalah  variabel  dummy  untuk  membedakan  ukuran  kapal  dimana  dummy bigboat akan bernilai 1 apabila ukuran kapal lebih dari 30 GT 2 . Kami menggunakan variabel dummy untuk  ukuran kapal karena dalam kuesioner  hanya ditanyakan katergori rentang ukuran kapal bukan nilai absolut dari ukuran kapal tersebut. Sedangkan v � dan � � adalah error terms dan inefisiensi dari nelayan pada fungsi produksi.
Nilai  dari  parameter  pada  persamaan  (2)  diestimasi  melalui  metode  maximum- likelihood (ML) dimana menurut Coelli, Rao & Battese (1998) metode tersebut dianggap lebih  efisien.  Selanjutnya  estimator  ML  dari  , ,  and    yang  diperoleh  dengan  cara
2 Salah satu dasar mengapa kami menggunakan ambang batas 30 GT adalah Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 75  Tahun  2015  tentang  Jenis  dan  Tarif  atas  Jenis  PNBP  yang  berlaku  pada  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan. Menurut peraturan tersebut pungutan PNBP perikanan akan dikenakan pada kapal dengan tonase lebih dari 30 GT. Dengan kata lain, kapal dengan tonase lebih dari 30 GT bukan merupakan nelayan kecil dan layak untuk dikenakan PNBP perikanan.
dimana X i adalah jumlah tangkapan ikan kapal
i dalam kilogram , =f ( Z i ; ß ) adalah sebuah fungsi yang terdiri dari determinan fungsi produksi ( Z i ), sementara ß itu  adalah sebuah vector dari parameter yang tidak diketahui ( unknown parame -
ters ) yang akan diestimasi dengan menggunakan pendekatan stochastic frontier .Selanjutnya, v i ada- lah technical inefficiency dan v i adalah error term .
Lebih lanjut, v i diasumsikan terdistribusi normal dengan nilai rata-rata nol ( zero  mean )
dan varian σ v 2 yang  mewakili  faktor  acak  lainnya ( other random factors ), sementara itu  diasumsikan sebagai  separuh  bagian  positif  dari  distribusi normal ( non-negative truncations of the normal distribution ) dengan rata-rata µ and varian σ v 2 .
Penelitian ini menggunakan sebuah model yang  dimodifikasi  dari  Esmaeili  (2006)  sebagai berikut:
Terkait metodologi, penelitian ini menggunakan pendekatan stochastic frontier untuk melakukan estimasi fungsi produksi kapal nelayan di Indonesia. Persamaan dasar untuk pendekatan stochastic frontier tersebut adalah:
� � = �(� � ; �)exp (� � − � � ) (1) dimana � � adalah jumlah tangkapan ikan kapal � dalam �������� , �(� � ; �) adalah sebuah fungsi  yang  terdiri  dari  determinan  fungsi  produksi  ( � � ),  sementara  itu � adalah  sebuah vector  dari  parameter  yang  tidak  diketahui  (unknown  parameters)  yang  akan  diestimasi dengan  menggunakan  pendekatan  stochastic  frontier.  Selanjutnya, � � adalah  technical
inefficiency dan � � adalah error term.
Lebih  lanjut, � � diasumsikan  terdistribusi  normal  dengan  nilai  rata-rata  nol  (zero mean) dan varian � � � yang mewakili faktor acak lainnya (other random factors), sementara itu � �� diasumsikan  sebagai  separuh  bagian  positif  dari  distribusi  normal  (non-negative
truncations of the normal distribution) dengan rata-rata � and varian � � � . Penelitian ini menggunakan sebuah model yang dimodifikasi dari Esmaeili (2006) sebagai berikut:
lnCatch � =  α + β � lnNum_Trip � + β � lnNum_crew � + β � bigboat � + ν � − υ � (2)
Dimana Catch ��� adalah  jumlah  tangkapan  dari  kapal  rumah tangga � , Num_trip � adalah jumlah  perjalanan  menangkap  ikan  (trip)  tiap  minggunya  dari  kapal  rumah  tangga � , Num_crew � adalah jumlah kru (tenaga kerja) yang digunakan oleh kapal rumah tangga � ,dan bigboat � adalah  variabel  dummy  untuk  membedakan  ukuran  kapal  dimana  dummy bigboat akan bernilai 1 apabila ukuran kapal lebih dari 30 GT 2 . Kami menggunakan variabel dummy  untuk  ukuran kapal karena  dalam kuesioner  hanya  ditanyakan katergori rentang ukuran kapal bukan nilai absolut dari ukuran kapal tersebut. Sedangkan v � dan � � adalah error terms dan inefisiensi dari nelayan pada fungsi produksi.
Nilai  dari  parameter  pada  persamaan  (2)  diestimasi  melalui  metode  maximum- likelihood (ML) dimana menurut Coelli, Rao & Battese (1998) metode tersebut dianggap
lebih  efisien.  Selanjutnya  estimator  ML  dari  , ,  and    yang  diperoleh  dengan  cara
2 Salah satu dasar mengapa kami menggunakan ambang batas 30 GT adalah Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 75  Tahun  2015  tentang  Jenis  dan  Tarif  atas  Jenis  PNBP  yang  berlaku  pada  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan. Menurut peraturan tersebut pungutan PNBP perikanan akan dikenakan pada kapal dengan tonase lebih dari 30 GT. Dengan kata lain, kapal dengan tonase lebih dari 30 GT bukan merupakan nelayan kecil dan layak untuk dikenakan PNBP perikanan.
Terkait metodologi, penelitian ini menggunakan pendekatan stochastic frontier untuk melakukan estimasi fungsi produksi kapal nelayan di Indonesia. Persamaan dasar untuk pendekatan stochastic frontier tersebut adalah:
� � = �(� � ; �)exp (� � − � � ) (1) dimana � � adalah jumlah tangkapan ikan kapal � dalam �������� , �(� � ; �) adalah sebuah fungsi  yang  terdiri  dari  determinan  fungsi  produksi  ( � � ),  sementara  itu � adalah  sebuah vector  dari  parameter  yang  tidak  diketahui  (unknown  parameters)  yang  akan  diestimasi dengan  menggunakan  pendekatan  stochastic  frontier.  Selanjutnya, � � adalah  technical inefficiency dan � � adalah error term.
Lebih  lanjut, � � diasumsikan  terdistribusi  normal  dengan  nilai  rata-rata  nol  (zero mean) dan varian � � � yang mewakili faktor acak lainnya (other random factors), sementara itu � �� diasumsikan  sebagai  separuh  bagian  positif  dari  distribusi  normal  (non-negative truncations of the normal distribution) dengan rata-rata � and varian � � � . Penelitian ini menggunakan sebuah model yang dimodifikasi dari Esmaeili (2006) sebagai berikut:
lnCatch � =  α + β � lnNum_Trip � + β � lnNum_crew � + β � bigboat � + ν � − υ � (2)
Dimana Catch ��� adalah  jumlah  tangkapan  dari  kapal  rumah tangga � , Num_trip � adalah jumlah  perjalanan  menangkap  ikan  (trip)  tiap  minggunya  dari  kapal  rumah  tangga � , Num_crew � adalah jumlah kru (tenaga kerja) yang digunakan oleh kapal rumah tangga � ,dan bigboat � adalah  variabel  dummy  untuk  membedakan  ukuran  kapal  dimana  dummy bigboat akan bernilai 1 apabila ukuran kapal lebih dari 30 GT 2 . Kami menggunakan variabel dummy  untuk  ukuran kapal karena  dalam kuesioner  hanya  ditanyakan katergori rentang ukuran kapal bukan nilai absolut dari ukuran kapal tersebut. Sedangkan v � dan � � adalah error terms dan inefisiensi dari nelayan pada fungsi produksi.
Nilai  dari  parameter  pada  persamaan  (2)  diestimasi  melalui  metode  maximum- likelihood (ML) dimana menurut Coelli, Rao & Battese (1998) metode tersebut dianggap
lebih  efisien.  Selanjutnya  estimator  ML  dari  , ,  and    yang  diperoleh  dengan  cara
2 Salah satu dasar mengapa kami menggunakan ambang batas 30 GT adalah Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 75  Tahun  2015  tentang  Jenis  dan  Tarif  atas  Jenis  PNBP  yang  berlaku  pada  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan. Menurut peraturan tersebut pungutan PNBP perikanan akan dikenakan pada kapal dengan tonase lebih dari 30 GT. Dengan kata lain, kapal dengan tonase lebih dari 30 GT bukan merupakan nelayan kecil dan layak untuk dikenakan PNBP perikanan.
Terkait metodologi, penelitian ini menggunakan pendekatan stochastic frontier untuk melakukan estimasi fungsi produksi kapal nelayan di Indonesia. Persamaan dasar untuk pendekatan stochastic frontier tersebut adalah:
� � = �(� � ; �)exp (� � − � � ) (1) dimana � � adalah jumlah tangkapan ikan kapal � dalam �������� , �(� � ; �) adalah sebuah fungsi  yang  terdiri  dari  determinan  fungsi  produksi  ( � � ),  sementara  itu � adalah  sebuah vector  dari  parameter  yang  tidak  diketahui  (unknown  parameters)  yang  akan  diestimasi dengan  menggunakan  pendekatan  stochastic  frontier.  Selanjutnya, � � adalah  technical inefficiency dan � � adalah error term.
Lebih  lanjut, � � diasumsikan  terdistribusi  normal  dengan  nilai  rata-rata  nol  (zero mean) dan varian � � � yang mewakili faktor acak lainnya (other random factors), sementara itu � �� diasumsikan  sebagai  separuh  bagian  positif  dari  distribusi  normal  (non-negative
truncations of the normal distribution) dengan rata-rata � and varian � � � . Penelitian ini menggunakan sebuah model yang dimodifikasi dari Esmaeili (2006) sebagai berikut:
lnCatch � =  α + β � lnNum_Trip � + β � lnNum_crew � + β � bigboat � + ν � − υ � (2)
Dimana Catch ��� adalah  jumlah  tangkapan  dari  kapal  rumah tangga � , Num_trip � adalah jumlah  perjalanan  menangkap  ikan  (trip)  tiap  minggunya  dari  kapal  rumah  tangga � , Num_crew � adalah jumlah kru (tenaga kerja) yang digunakan oleh kapal rumah tangga � ,dan bigboat � adalah  variabel  dummy  untuk  membedakan  ukuran  kapal  dimana  dummy bigboat akan bernilai 1 apabila ukuran kapal lebih dari 30 GT 2 . Kami menggunakan variabel dummy  untuk  ukuran kapal karena  dalam kuesioner  hanya  ditanyakan katergori rentang ukuran kapal bukan nilai absolut dari ukuran kapal tersebut. Sedangkan v � dan � � adalah error terms dan inefisiensi dari nelayan pada fungsi produksi.
Nilai  dari  parameter  pada  persamaan  (2)  diestimasi  melalui  metode  maximum- likelihood (ML) dimana menurut Coelli, Rao & Battese (1998) metode tersebut dianggap
lebih  efisien.  Selanjutnya  estimator  ML  dari  , ,  and    yang  diperoleh  dengan  cara
2 Salah satu dasar mengapa kami menggunakan ambang batas 30 GT adalah Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 75  Tahun  2015  tentang  Jenis  dan  Tarif  atas  Jenis  PNBP  yang  berlaku  pada  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan. Menurut peraturan tersebut pungutan PNBP perikanan akan dikenakan pada kapal dengan tonase lebih dari 30 GT. Dengan kata lain, kapal dengan tonase lebih dari 30 GT bukan merupakan nelayan kecil dan layak untuk dikenakan PNBP perikanan.
Terkait metodologi, penelitian ini menggunakan pendekatan stochastic frontier untuk melakukan estimasi fungsi produksi kapal nelayan di Indonesia. Persamaan dasar untuk pendekatan stochastic frontier tersebut adalah:
� � = �(� � ; �)exp (� � − � � ) (1) dimana � � adalah jumlah tangkapan ikan kapal � dalam �������� , �(� � ; �) adalah sebuah
fungsi  yang  terdiri  dari  determinan  fungsi  produksi  ( � � ),  sementara  itu � adalah  sebuah vector  dari  parameter  yang  tidak  diketahui  (unknown  parameters)  yang  akan  diestimasi dengan  menggunakan  pendekatan  stochastic  frontier.  Selanjutnya, � � adalah  technical inefficiency dan � � adalah error term.
Lebih  lanjut, � � diasumsikan  terdistribusi  normal  dengan  nilai  rata-rata  nol  (zero mean) dan varian � � � yang mewakili faktor acak lainnya (other random factors), sementara itu � �� diasumsikan  sebagai  separuh  bagian  positif  dari  distribusi  normal  (non-negative truncations of the normal distribution) dengan rata-rata � and varian � � � .
Penelitian ini menggunakan sebuah model yang dimodifikasi dari Esmaeili (2006) sebagai berikut:
lnCatch � =  α + β � lnNum_Trip � + β � lnNum_crew � + β � bigboat � + ν � − υ � (2)
Dimana Catch ��� adalah  jumlah  tangkapan  dari  kapal  rumah tangga � , Num_trip � adalah jumlah  perjalanan  menangkap  ikan  (trip)  tiap  minggunya  dari  kapal  rumah  tangga � , Num_crew � adalah jumlah kru (tenaga kerja) yang digunakan oleh kapal rumah tangga � ,dan bigboat � adalah  variabel  dummy  untuk  membedakan  ukuran  kapal  dimana  dummy bigboat akan bernilai 1 apabila ukuran kapal lebih dari 30 GT 2 . Kami menggunakan variabel dummy  untuk  ukuran kapal karena  dalam kuesioner  hanya  ditanyakan katergori rentang ukuran kapal bukan nilai absolut dari ukuran kapal tersebut. Sedangkan v � dan � � adalah error terms dan inefisiensi dari nelayan pada fungsi produksi.
Nilai  dari  parameter  pada  persamaan  (2)  diestimasi  melalui  metode  maximum- likelihood (ML) dimana menurut Coelli, Rao & Battese (1998) metode tersebut dianggap lebih  efisien.  Selanjutnya  estimator  ML  dari  , ,  and    yang  diperoleh  dengan  cara
2 Salah satu dasar mengapa kami menggunakan ambang batas 30 GT adalah Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 75  Tahun  2015  tentang  Jenis  dan  Tarif  atas  Jenis  PNBP  yang  berlaku  pada  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan. Menurut peraturan tersebut pungutan PNBP perikanan akan dikenakan pada kapal dengan tonase lebih dari 30 GT. Dengan kata lain, kapal dengan tonase lebih dari 30 GT bukan merupakan nelayan kecil dan layak untuk dikenakan PNBP perikanan.
Terkait metodologi, penelitian ini menggunakan pendekatan stochastic frontier untuk melakukan estimasi fungsi produksi kapal nelayan di Indonesia. Persamaan dasar untuk pendekatan stochastic frontier tersebut adalah:
� � = �(� � ; �)exp (� � − � � ) (1) dimana � � adalah jumlah tangkapan ikan kapal � dalam �������� , �(� � ; �) adalah sebuah
fungsi  yang  terdiri  dari  determinan  fungsi  produksi  ( � � ),  sementara  itu � adalah  sebuah vector  dari  parameter  yang  tidak  diketahui  (unknown  parameters)  yang  akan  diestimasi dengan  menggunakan  pendekatan  stochastic  frontier.  Selanjutnya, � � adalah  technical inefficiency dan � � adalah error term.
Lebih  lanjut, � � diasumsikan  terdistribusi  normal  dengan  nilai  rata-rata  nol  (zero mean) dan varian � � � yang mewakili faktor acak lainnya (other random factors), sementara itu � �� diasumsikan  sebagai  separuh  bagian  positif  dari  distribusi  normal  (non-negative truncations of the normal distribution) dengan rata-rata � and varian � � � .
Penelitian ini menggunakan sebuah model yang dimodifikasi dari Esmaeili (2006) sebagai berikut:
lnCatch � =  α + β � lnNum_Trip � + β � lnNum_crew � + β � bigboat � + ν � − υ � (2) Dimana Catch ��� adalah  jumlah  tangkapan  dari  kapal  rumah tangga � , Num_trip � adalah jumlah  perjalanan  menangkap  ikan  (trip)  tiap  minggunya  dari  kapal  rumah  tangga � , Num_crew � adalah jumlah kru (tenaga kerja) yang digunakan oleh kapal rumah tangga � ,dan bigboat � adalah  variabel  dummy  untuk  membedakan  ukuran  kapal  dimana  dummy bigboat akan bernilai 1 apabila ukuran kapal lebih dari 30 GT 2 . Kami menggunakan variabel dummy  untuk  ukuran kapal karena  dalam kuesioner  hanya  ditanyakan katergori rentang ukuran kapal bukan nilai absolut dari ukuran kapal tersebut. Sedangkan v � dan � � adalah error terms dan inefisiensi dari nelayan pada fungsi produksi.
Nilai  dari  parameter  pada  persamaan  (2)  diestimasi  melalui  metode  maximum- likelihood (ML) dimana menurut Coelli, Rao & Battese (1998) metode tersebut dianggap lebih  efisien.  Selanjutnya  estimator  ML  dari  , ,  and    yang  diperoleh  dengan  cara
2 Salah satu dasar mengapa kami menggunakan ambang batas 30 GT adalah Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 75  Tahun  2015  tentang  Jenis  dan  Tarif  atas  Jenis  PNBP  yang  berlaku  pada  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan. Menurut peraturan tersebut pungutan PNBP perikanan akan dikenakan pada kapal dengan tonase lebih dari 30 GT. Dengan kata lain, kapal dengan tonase lebih dari 30 GT bukan merupakan nelayan kecil dan layak untuk dikenakan PNBP perikanan.
.......... (2)
Dimana Catch ijt adalah jumlah tangkapan dari kapal rumah tangga i , Num_trp i adalah jumlah perjalanan menangkap ikan ( trip ) tiap minggunya dari kapal rumah tangga i , Num_crew i , adalah jumlah kru (tenaga kerja) yang digunakan oleh kapal rumah tangga i , dan  adalah variabel dummy untuk membedakan ukuran kapal dimana dummy bigboat akan bernilai 1 apabila ukuran kapal lebih  dari  30  GT 2 . Kami menggunakan variabel dummy untuk ukuran kapal karena dalam kuesioner hanya ditanyakan katergori rentang ukuran kapal bukan nilai absolut dari ukuran kapal tersebut.
2 Salah satu dasar mengapa kami menggunakan ambang batas 30 GT adalah Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 75 Tahun 2015 tentang  Jenis  dan  Tarif  atas  Jenis  PNBP  yang  berlaku  pada  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  Menurut  peraturan  tersebut pungutan PNBP perikanan akan dikenakan pada kapal dengan tonase lebih dari 30 GT. Dengan kata lain, kapal dengan tonase lebih dari 30 GT bukan merupakan nelayan kecil dan layak untuk dikenakan PNBP perikanan.
..(3)
mendapatkan  nilai  maksimum  dari      likelihood  function  konsisten  dan  secara  asimtotik efisien  menurut  Aigner,  Lovell  &  Schmidt  (1977)    dalam  Coelli  et  al.  (1998)  dimana dan . Parameter   merepresentasikan total variasi yang terkait dengan karakteristik spesifik dari nelayan.
Untuk melakukan estimasi fungsi technical inefficiency, beberapa variabel penjelas yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diantaranya  adalah  pengguanaan  telepon  selular (ponsel).  Adapun  penggunaan  telepon  seluler  tersebut  ditujukan  untuk  keperluan penangkapan ikan sesuai dengan pertanyaan survey pada IFLS 5. Variabel penjelas lainnya adalah lama pendidikan, nilai dari peralatan penangkap ikan, kepemilikan kapal dan usia dari  kepala  rumah  tangga  nelayan.  Hubungan  antara  technical  inefficiency  dengan beberapa variabel penjelas tersebut digambarkan dalam persamaan berikut:
υ � = λ � Phone � + λ � year_educ � + λ � lnequip � + λ � ownboat � + λ � age � + λ � agesq � + ε � (3)
Model tersebut selanjutnya diolah dengan menggunakan package frontier pada software STATA 13.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Variabel Penelitian
Jumlah tangkapan rata-rata adalah 231 kilogram per minggu, jumlah perjalanan 5 kali seminggu, sedangkan jumlah awak kapal yang melakukan kegiatan penangkapan ikan adalah 4 orang per perjalanan (Tabel 1). Sebagian besar kapal dalam sampel adalah kapal kecil dengan tonase kurang dari 30 GT. Sekitar 13,5% kapal berukuran di atas 30 GT. Rata- rata tahun pendidikan nelayan adalah 4,7 tahun yang menyiratkan bahwa kebanyakan dari mereka  tidak  lulus  sekolah  dasar.  Usia  rata-rata  nelayan  adalah  43  tahun.  Tujuh  puluh persen  nelayan  memiliki  perahu  sendiri  dan  17,9%  di  antaranya  menggunakan  ponsel dalam bisnis mereka.
Jumlah tangkapan per nelayan tersebut apabila disetahunkan dan dibagi dengan jumlah rata-rata kru kapal, maka tidak berbeda jauh dengan data jumlah ikan per nelayan dari FAO (2018), yaitu sekitar 2,1 ton per nelayan per tahun. Jumlah tersebut relatif rendah apabila dibandingkan dengan negara lain yang dapat mencapai 6 ton sampai dengan 12 ton per nelayan per tahun. Dengan demikian, produktivitas nelayan Indonesia masih dapat
mendapatkan  nilai  maksimum  dari      likelihood  function  konsisten  dan  secara  asimtotik efisien  menurut  Aigner,  Lovell  &  Schmidt  (1977)    dalam  Coelli  et  al.  (1998)  dimana
dan . Parameter   merepresentasikan total variasi yang terkait dengan karakteristik spesifik dari nelayan. Untuk melakukan estimasi fungsi technical inefficiency, beberapa variabel penjelas yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diantaranya  adalah  pengguanaan  telepon  selular (ponsel).  Adapun  penggunaan  telepon  seluler  tersebut  ditujukan  untuk  keperluan penangkapan ikan sesuai dengan pertanyaan survey pada IFLS 5. Variabel penjelas lainnya adalah lama pendidikan, nilai dari peralatan penangkap ikan, kepemilikan kapal dan usia dari  kepala  rumah  tangga  nelayan.  Hubungan  antara  technical  inefficiency  dengan beberapa variabel penjelas tersebut digambarkan dalam persamaan berikut:
υ � = λ � Phone � + λ � year_educ � + λ � lnequip � + λ � ownboat � + λ � age � + λ � agesq � + ε � (3)
Model tersebut selanjutnya diolah dengan menggunakan package frontier pada software STATA 13.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Variabel Penelitian
Jumlah tangkapan rata-rata adalah 231 kilogram per minggu, jumlah perjalanan 5 kali seminggu, sedangkan jumlah awak kapal yang melakukan kegiatan penangkapan ikan adalah 4 orang per perjalanan (Tabel 1). Sebagian besar kapal dalam sampel adalah kapal kecil dengan tonase kurang dari 30 GT. Sekitar 13,5% kapal berukuran di atas 30 GT. Rata- rata tahun pendidikan nelayan adalah 4,7 tahun yang menyiratkan bahwa kebanyakan dari mereka  tidak  lulus  sekolah  dasar.  Usia  rata-rata  nelayan  adalah  43  tahun.  Tujuh  puluh persen  nelayan  memiliki  perahu  sendiri  dan  17,9%  di  antaranya  menggunakan  ponsel dalam bisnis mereka.
Jumlah tangkapan per nelayan tersebut apabila disetahunkan dan dibagi dengan jumlah rata-rata kru kapal, maka tidak berbeda jauh dengan data jumlah ikan per nelayan dari FAO (2018), yaitu sekitar 2,1 ton per nelayan per tahun. Jumlah tersebut relatif rendah apabila dibandingkan dengan negara lain yang dapat mencapai 6 ton sampai dengan 12 ton per nelayan per tahun. Dengan demikian, produktivitas nelayan Indonesia masih dapat
Model tersebut selanjutnya diolah dengan menggunakan package  frontier pada software STATA 13.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Variabel Penelitian
Jumlah tangkapan rata-rata adalah 231 kilogram  per  minggu,  jumlah  perjalanan  5  kali seminggu, sedangkan jumlah awak kapal yang melakukan kegiatan penangkapan ikan adalah 4  orang  per  perjalanan  (Tabel  1).  Sebagian besar kapal dalam sampel adalah kapal kecil dengan tonase kurang dari 30 GT. Sekitar 13,5% kapal  berukuran  di  atas  30  GT.  Rata-rata  tahun pendidikan nelayan adalah 4,7 tahun yang
3 Berdasarkan  artikel  Katadata  dengan  sumber:  https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2016/10/26/tonase-kapal-penangkap- ikan-indonesia-paling-kecil-di-lautan-pasifik.
menyiratkan bahwa kebanyakan dari mereka tidak lulus sekolah dasar. Usia rata-rata nelayan adalah  43  tahun.  Tujuh  puluh  persen  nelayan memiliki perahu sendiri dan 17,9% di antaranya menggunakan ponsel dalam bisnis mereka.
Jumlah tangkapan per nelayan tersebut apabila disetahunkan dan dibagi dengan jumlah rata-rata kru kapal, maka tidak berbeda jauh dengan data jumlah ikan per nelayan dari FAO (2018), yaitu sekitar 2,1 ton per nelayan per tahun. Jumlah tersebut relatif rendah apabila dibandingkan dengan  negara  lain  yang  dapat  mencapai  6  ton sampai dengan 12 ton per nelayan per tahun. Dengan demikian, produktivitas nelayan Indonesia masih dapat untuk ditingkatkan kembali agar dapat memenuhi permintaan domestik maupun ekspor yang menghasilkan devisa.
Pendidikan nelayan Indonesia pun masih tergolong rendah dengan rata-rata lama pendidikan yang belum setara dengan pendidikan setingkat sekolah dasar. Dengan tingkat pendidikan yang rendah tersebut maka dapat menyebabkan hambatan pada penggunaan teknologi penangkapan ikan terkini yang seharusnya dapat menjadi pendorong produktivitas nelayan.
Ukuran kapal nelayan Indonesia pun tergolong kecil. Menurut data Western and Cetral
Pacific  Fisheries  Commission , rata-rata ukuran kapal  nelayan  Indonesia  kurang  dari  77  GT  dan jumlah kapal pun relatif sedikit apabila dibandingkan dengan  negara  lainnnya  seperti  Thailand yang  rata-rata  ukuran  kapalnya  sebesar  2.760 GT ataupun Cina yang rata-rata ukuran kapalnya mencapai  453  GT 3 . Oleh karenanya, ukuran kapal menjadi salah satu perhatian khusus untuk meningkatkan produktivitas perikanan tangkap nasional.

## Fungsi Produksi Perikanan Tangkap
Model dalam Persamaan (2) digunakan untuk melakukan estimasi parameter dari model stochastic production frontier .  Hasil  pada Tabel  2  menunjukkan  bahwa  semua  parameter dari  input  produksi  secara  statistik  signifikan. Tanda  dari  setiap  parameter  juga  seperti  yang diharapkan.  Jumlah  perjalanan  berkorelasi  positif dengan jumlah ikan yang tertangkap. Dengan kata lain, semakin sering perjalanan dilakukan, nelayan akan menangkap lebih banyak ikan, sehingga menghasilkan lebih banyak output. Selain itu, tenaga kerja yang digunakan dalam produksi juga penting karena jumlah awak kapal secara signifikan  mempengaruhi  jumlah  tangkapan. Dengan mempekerjakan lebih banyak awak, nelayan mampu untuk menangkap ikan di sekitar kapal.
Tabel 1. Ikhtisar Statistik Nelayan Indonesia Berdasarkan Data IFLS Tahun 2014. Table 1. Summary Statistics of Indonesian Fishers Obtained from IFLS 2014.
Variabel/Variable Nilai rata-rata/ Mean Simpangan Baku/ Standard Deviation Dummy kepemilikan kapal/ Boat ownership dummy 0.73718 0.441583 Jumlah kru (orang)/ Number of crew (person) 3.820513 7.116983 Jumlah perjalanan (kali)/ Number of trip 5.282051 3.399801 Dummy Ponsel/ Cellphone dummy 0.179487 0.384996 Umur (tahun)/ Age (year) 42.69864 12.26759 Pendidikan (tahun)/ Education (year) 4.774111 3.441366 Dummy kapal besar/ Big boat dummy 0.134615 0.342412 Log hasil tangkapan/ Log of catch 3.470048 1.501283 Log jumlah perjalanan/ Log number of trip 1.47755 0.666234 Log jumlah kru/ Log number of crew 0.656183 0.942498 Hasil tangkapan (kg)/ Catch (kg) 231.1859 1627.119 Log nilai peralatan/ Log value of equipment 12.86429 1.875222 Sumber: IFLS (2014)/ Source: IFLS (2014)
Tabel 2. Model Stochastic Frontier Menggunakan Data IFLS Tahun 2014. Table 2. Stochastic Frontier Model Using IFLS Data 2014.
Variabel/Variable Koefisien/ Coefficient Galat baku/ Standard error Nilai Z/ Z value Log jumlah perjalanan/ Log number of trip 0.3869** 0.170 2.28 Log jumlah kru/ Log number of crew 0.8092*** 0.154 5.25 Dummy kapal besar/ Big boat dummy 0.6664* 0.349 1.71 Konstantan/ Constant 3.3596*** 0.446 7.53 Y 0.6612 σ u 2 0.94803 σ v 2 1.8504 Wald Chi2 (5) 50.57 Prob>Chi2 0.0000 Jumlah observasi/ Number of observations 156
Sumber: IFLS (2014)/ Source: IFLS (2014)
Ukuran perahu juga menentukan volume ikan  yang  tertangkap  karena  koefisien  pada variabel dummy bigboat bertanda positif. Semakin besar ukuran kapal berarti semakin besar pula tenaga  yang  dimiliki.  Tenaga  yang  lebih  besar memungkinkan nelayan mencapai jarak yang jauh dan perairan lebih luas, sehingga membawa lebih banyak kemungkinan untuk mendapatkan ikan.  Temuan  ini  juga  konsisten  dengan Sharma & Leung (1998), Esmaeili (2006), Kompas &  Che  (2005)  yang  menemukan  bahwa  jumlah perjalanan  dan  kru  merupakan  faktor  penentu output  yang  signifikan.  Menurut  Fousekis  & Klonaris (2003) seperti yang disebutkan Esmaeili (2006),  jumlah  perjalanan  dan  kru  mencerminkan usaha yang dilakukan untuk menangkap ikan, sementara tenaga kapal memungkinkan kapal untuk berlayar dengan kecepatan lebih tinggi dan jarak yang lebih jauh dari daerah asal nelayan.
Selanjutnya, Y memiliki  nilai  positif  dan sangat berbeda dari nol, menyiratkan bahwa analisis stochastic frontier lebih dipilih untuk digunakan dalam analisis ini daripada metode ordinary  least  square ( OLS ). Jika nilai Y sama dengan nol, maka analisis stochastic frontier tidak perlu digunakan karena hasilnya akan sama dengan OLS (Coelli, 1996).

## Determinan Efisiensi Teknis Nelayan
Model  inefisiensi  disajikan  pada  Tabel  3. Hasil  regresi  menunjukkan  bahwa  penggunaan telepon  seluler  berkorelasi  negatif  dengan inefisiensi. Faktor lain yang memiliki tanda negatif adalah tahun pendidikan, nilai alat tangkap dan kepemilikan kapal. Meski begitu, hanya penggunaan ponsel dan kepemilikan kapal yang besarnya signifikan  secara  statistik  dalam  mengurangi inefisiensi.  Di  sisi  lain,  usia  kepala  rumah  tangga
Tabel 3. Model Inefisiensi Nelayan di Indonesia Menggunakan Data IFLS Tahun 2014. Table 3. Inneficiency Model of Indonesian Fishers Using IFLS Data 2014.
Variabel/Variable Koefisien/ Coefficient Galat baku/Standard error Dummy telepon seluler/ Cellphone dummy -0.3678*** (0.084) Pendidikan/ Education -0.0042 (0.013) Usia/ Age 0.0174 (0.018) Usia kuadrat/ Age squared -0.0002 (0.000) Log dari nilai alat penangkap ikan/ Log value of equipment -0.0321 (0.020) Dummy kepemilikan kapal/ Boat ownership dummy -0.2247* (0.121) Konstanta/ Constant 1.3118*** (0.418) Jumlah observasi/ Number of observations 156 R-squared 0.138 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Sumber: IFLS (2014)/ Source: IFLS (2014)
nelayan  berkorelasi  positif  dengan  inefisiensi meskipun tidak signifikan secara statistik.
Temuan  ini  menyiratkan  bahwa  koordinasi antar kru kapal merupakan penentu penting efisiensi nelayan. Penggunaan ponsel memungkinkan nelayan untuk lebih siap dalam perjalanan ke depan  yang  penting  bagi  performa  mereka  di laut. Kepemilikan ponsel juga memungkinkan nelayan mendapatkan informasi lebih baik, seperti ramalan cuaca yang bermanfaat sebelum mereka berangkat  melaut.  Hal  ini  juga  membuat  mereka dapat mengakses lebih banyak pengetahuan dalam penangkapan ikan, sehingga mampu mencapai penggunaan  input  yang  optimal.  Temuan  serupa oleh Lwoga, Stilwell & Ngulube (2011) menunjukkan bahwa ponsel dapat membantu akses petani dan menyebarkan  informasi  dan  pengetahuan  yang relevan.
Selanjutnya, kepemilikan kapal membuat nelayan siap berlayar setiap saat ketika semua ketersediaan logistik atau kondisi cuaca memungkinkan mereka untuk pergi menangkap ikan. Jika mereka tidak memiliki kapal sendiri, maka dibutuhkan lebih banyak waktu dan biaya untuk menyewa kapal yang akan berdampak buruk  pada  efisiensi.  Sebagai  konsekuensinya, biaya input yang lebih tinggi akan menyebabkan penyesuaian penggunaan input lainnya seperti frekuensi  perjalanan  atau  jumlah  awak  kapal yang pada akhirnya akan mempengaruhi jumlah output yang dihasilkan. Sementara itu, pendidikan juga  berkorelasi  positif  dengan  efisiensi  nelayan meskipun  tidak  signifikan  secara  statistik. Pendidikan nelayan mencerminkan pengetahuan dan keahlian yang dimiliki sehingga mempengaruhi technical  efficiency sebagaimana hasil penelitian dari Lokina (2009), Ruttan & Tyedmers (2007) dan Esmaeili (2006).
Rata-rata technical  efficiency dalam penelitian  ini  adalah  sekitar  0,44.  Hasil  ini  cukup rendah dibandingkan dengan temuan dari Esmaelli  (2006)  dan  Fousekis  &  Klonaris  (2003). Karena itu, ada ruang untuk meningkatkan efisiensi  nelayan  dalam  negeri.  Tidak  ada  pola spesifik  efisiensi  teknis  yang  terkait  dengan  jenis kapal (Gambar 3). Mereka yang memiliki efisiensi teknis tingkat tinggi adalah kapal 30-100 GT, diikuti dengan kapal bertenaga dan kapal 5-30 GT. Salah satu temuan menarik bahwa ternyata kategori kapal  terbesar  dengan>  100  GT  adalah  yang paling  tidak  efisien.  Temuan  serupa  ditemukan di  Fousekis  &  Klonaris  (2003)  yang  menemukan
bahwa  kapal  yang  lebih  besar  memiliki  efisiensi yang lebih rendah. Mengenai hasil ini, Fousekis & Klonaris (2003) mengemukakan bahwa kapal yang lebih besar cenderung memiliki lebih banyak awak kapal yang dapat mengurangi kemampuan awak kapal untuk menyesuaikan tingkat input lainnya.
mempengaruhi technical efficiency sebagaimana hasil penelitian dari Lokina (2009), Ruttan & Tyedmers (2007) dan Esmaeili (2006).
Rata-rata technical efficiency dalam penelitian ini adalah sekitar 0,44. Hasil ini cukup rendah dibandingkan dengan temuan dari Esmaelli (2006) dan Fousekis & Klonaris (2003). Karena itu, ada ruang untuk meningkatkan efisiensi nelayan dalam negeri. Tidak ada pola spesifik efisiensi teknis yang terkait dengan jenis kapal (Gambar 3). Mereka yang memiliki efisiensi teknis tingkat tinggi adalah kapal 30-100 GT, diikuti dengan kapal bertenaga dan kapal 5-30 GT. Salah satu temuan menarik bahwa ternyata kategori kapal terbesar dengan> 100 GT adalah yang paling tidak efisien. Temuan serupa ditemukan di Fousekis & Klonaris (2003) yang menemukan bahwa kapal yang lebih besar memiliki efisiensi yang lebih rendah. Mengenai hasil ini, Fousekis & Klonaris (2003) mengemukakan bahwa kapal yang lebih besar cenderung memiliki lebih banyak awak kapal yang dapat mengurangi kemampuan awak kapal untuk menyesuaikan tingkat input lainnya.

## Gambar 1. Technical Efficiency Nelayan di Indonesia Berdasarkan Ukuran Kapal (IFLS, 2014).
Figure 1. Technical Efficiency by Boat Type (IFLS, 2014).
Sumber: IFLS (2014)/Source: IFLS (2014)
Nilai  peralatan  berkorelasi  positif  dengan  technical  efficiency  seperti  ditunjukkan pada  Gambar  2.  Peralatan  yang  memadai  yang  ditunjukkan  oleh  nilai  peralatan memungkinkan  nelayan  untuk  menangkap  lebih  banyak  ikan.  Temuan  ini  menyiratkan bahwa pemanfaatan peralatan sangat penting bagi nelayan untuk memperbaiki technical efficiency.
Gambar 1. Technical Efficiency Nelayan di Indonesia Berdasarkan Ukuran Kapal (IFLS, 2014). Figure. . 1. ... Technical  Efficiency  by  Boat  Type (IFLS, 2014).
Nilai  peralatan  berkorelasi  positif  dengan technical  efficiency seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Peralatan yang memadai yang ditunjukkan oleh nilai peralatan memungkinkan nelayan untuk menangkap lebih banyak ikan. Temuan  ini  menyiratkan  bahwa  pemanfaatan peralatan sangat penting bagi nelayan untuk memperbaiki technical efficiency .
Gambar 2. Efisiensi Teknis dan Peralatan Nelayan di Indonesia (IFLS, 2014). Figure 2. Technical Efficiency and Equipment Sumber: IFLS (2014)/ Source: IFLS (2014)
Temuan  di  atas  menyiratkan  bahwa  inefisiensi  berkorelasi  negatif  dengan penggunaan telepon seluler dan kepemilikan kapal. Bagi nelayan kecil, kepemilikan kapal dapat menjadi  sebuah kendala karena mereka  memiliki  sumber  daya  yang  cukup. Oleh karena  itu,  akses  pembiayaan  untuk  nelayan  kecil  sangat  penting  mengingat  kendala pembiayaan  yang  dihadapi.  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  (KKP)  bekerja  sama dengan  Otoritas  Jasa Keuangan  telah menerapkan  program  pembiayaan  untuk  nelayan yang disebut "Jaring" sejak tahun 2015. Program ini bertujuan untuk membantu nelayan memiliki akses finansial yang lebih besar serta memudahkan mereka dalam memenuhi baik kebutuhan modal kerja atau investasi. Sejak awal, program ini telah mencakup sekitar 50 ribu rekening kredit yang dibuka oleh nelayan laut.
Menurut data BPS yang bersumber dari KKP (2015), jumlah nelayan laut sekitar 600 ribu. 4 Oleh karena itu, dengan mengasumsikan bahwa satu nelayan hanya dapat membuka satu  rekening,  penerima  manfaat  dari  program  pembiayaan  ini  adalah  sekitar  8,3%. 5 Selanjutnya, menurut OJK, jumlah kredit bermasalah untuk program ini cukup rendah yang
4 Menurut data BPS yang bersumber dari Ditjen Perikanan Tangkap. Sumber: https://www.bps.go.id/statictable/2014/01/10/1709/jumlah-rumah-tangga-perikanan-tangkap-menurut- provinsi-dan-jenis-penangkapan-2000-2015.html 5 Menurut data pelaksanaan program Si Jaring, pada tahun 2015 terdapat sekitar 47.912 rekening pembiayaan untuk sektor perikanan tangkap. Sumber: . http://www.ojk.go.id/sijaring/id/Informasi- LJK/fasilitas-dan-kualitas-pembiayaan-sektor-perbankan/default.aspx
Gambar 2. Efisiensi Teknis dan Peralatan Nelayan di Indonesia (IFLS, 2014). Figure 2.   Technical Efficiency and Equipment (IFLS, 2014).
Temuan  di  atas  menyiratkan  bahwa inefisiensi berkorelasi negatif dengan penggunaan telepon seluler dan kepemilikan kapal. Bagi nelayan kecil, kepemilikan kapal dapat menjadi sebuah kendala karena mereka memiliki sumber daya
yang cukup. Oleh karena itu, akses pembiayaan untuk nelayan kecil sangat penting mengingat kendala pembiayaan yang dihadapi. Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) bekerja sama dengan Otoritas Jasa Keuangan telah menerapkan program pembiayaan untuk nelayan yang disebut “Jaring”  sejak  tahun  2015.  Program  ini  bertujuan untuk membantu nelayan memiliki akses finansial yang lebih besar serta memudahkan mereka dalam memenuhi baik kebutuhan modal kerja atau investasi. Sejak awal, program ini telah mencakup sekitar  50  ribu  rekening  kredit  yang  dibuka  oleh nelayan laut.
Menurut data BPS yang bersumber dari KKP (2015), jumlah nelayan laut sekitar 600 ribu 4 . Oleh karena itu, dengan mengasumsikan bahwa satu nelayan hanya dapat membuka satu rekening, penerima  manfaat  dari  program  pembiayaan  ini adalah sekitar 8,3% 5 . Selanjutnya, menurut OJK, jumlah kredit bermasalah untuk program ini cukup rendah yang menyiratkan bahwa kelangsungan program dijamin. Kenaikan cakupan harus menjadi agenda berikutnya jika pemerintah ingin secara serius membantu nelayan menghindari tingginya biaya keuangan.
Terkait dengan retribusi perikanan, pemerintah telah mengaturnya melalui Peraturan Pemerintah  Nomor  15/2015  tentang  Penerimaan Bukan Pajak dalam KKP yang membebaskan kurang dari 30 kapal GT dari retribusi. Hal ini sesuai dengan temuan dalam penelitian ini dimana kapal dengan  ukuran  30-100  GT  adalah  kapal  dengan efisiensi  teknis  tertinggi  (Gambar  1).  Selain  itu kapal  dengan  tonase  lebih  besar  dari  30  GT mampu menangkap lebih banyak ikan mengingat area yang lebih luas yang dapat mereka jelajahi. Lebih lanjut, kapal ini biasanya dioperasikan oleh nelayan kaya yang tidak menghadapi kendala yang sama yang dihadapi oleh nelayan kecil.
Pemerintah juga telah memberlakukan Undang-Undang Perlindungan dan Pemberdayaan Nelayan pada tahun 2016. Peraturan ini dimaksudkan untuk melindungi dan memberdayakan nelayan kecil yang ditetapkan sebagai kapal yang memiliki kapal kurang dari 10 GT. Sebagaimana diatur dalam Undang-undang ini, dukungan yang diberikan
4 Menurut  data  BPS  yang  bersumber  dari  Ditjen  Perikanan  Tangkap.  Sumber:  https://www.bps.go.id/statictable/2014/01/10/1709/ jumlah-rumah-tangga-perikanan-tangkap-menurut-provinsi-dan-jenis-penangkapan-2000-2015.html
5 Menurut data pelaksanaan program Si Jaring, pada tahun 2015 terdapat sekitar 47.912 rekening pembiayaan untuk sektor perikanan tangkap. Sumber: .http://www.ojk.go.id/sijaring/id/Informasi-LJK/fasilitas-dan-kualitas-pembiayaan-sektor-perbankan/default.aspx
oleh pemerintah meliputi sarana dan prasarana, kepastian bisnis, biaya ekonomi rendah, jaminan risiko, pengendalian komoditas impor, jaminan keamanan dan keselamatan kerja, dan bantuan hukum. Selain itu, sebagai tindak lanjut dari UU Perlindungan dan Pemberdayaan Nelayan tersebut, KKP telah memberlakukan Peraturan Menteri Kelautan  dan  Perikanan  No.  18  /  PERMEN-KP /  2016  tentang  Jaminan  Resiko  Bagi  Nelayan, Petani Ikan dan Petani Garam. Menurut peraturan tersebut, pemerintah akan memberikan asuransi bagi nelayan yang meliputi asuransi bisnis dan asuransi jiwa. Asuransi tersebut akan melindungi nelayan dari potensi risiko yang disebabkan oleh bencana alam, penyakit ikan, perubahan iklim dan polusi. Secara khusus, asuransi bisnis akan mencakup potensi kerugian baik dari kehilangan atau kerusakan kapal maupun alat tangkap. Oleh karena itu, program ini dapat membantu nelayan memperkecil eksposur risiko yang disebabkan oleh faktor eksternal yang dapat menghambat kepastian bisnis mereka.
Namun, di sisi lain rendahnya efisiensi teknis juga merupakan salah satu implikasi dari adanya common pool problem . Dengan kata lain, belum kuatnya penegakan regulasi terkait eksploitasi sumber daya kelautan dapat mencerminkan rendahnya  efisiensi  teknis  tersebut.  Daw et  al. (2012) berpendapat bahwa usaha perikanan skala kecil merupakan salah satu jenis usaha yang sulit untuk dikendalikan. Usaha penangkapan ikan yang berlebihan bisa saja menjadi salah satu penyebab rendahnya efisiensi teknis. Semakin banyak nelayan yang beroperasi dalam suatu perairan maka akan semakin banyak usaha yang harus dikeluarkan oleh tiap nelayan tersebut untuk mendapatkan ikan di perairan tersebut. Dengan demikian, secara relatif akan semakin banyak input yang digunakan untuk setiap output yang didapatkan sehingga berimplikasi pada rendahnya efisiensi teknis.
Namun, mengingat keterbatasan data dalam penelitian ini kajian ini belum mampu menyimpulkan apakah eksploitasi berlebih tersebut yang menjadi penyebab  utama  rendahnya  efisiensi  teknis tersebut. Penelitian selanjutnya dengan data dan sampel yang lebih besar mampu untuk menjawab permasalahan tersebut.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI  KEBIJAKAN

## Kesimpulan
Hasil  analisis  deskriptif  menemukan  bahwa tingkat jumlah tangkapan, ukuran kapal dan tingkat pendidikan nelayan di Indonesia masih cukup rendah apabila dibandingkan dengan nelayan di negara berkembang lainnya. Hal tersebut tercermin pada rendahnya produktivitas nelayan Indonesia apabila dibandingkan dengan negara berkembang lainnya.
Analisis  dengan  menggunakan  fungsi produksi stochastic frontier menunjukkan bahwa jumlah kru, jumlah perjalanan dan ukuran kapal berpengaruh secara signifikan terhadap output yang dihasilkan oleh nelayan. Penggunaan ketiga input tersebut menjadi faktor kunci untuk meningkatkan produksi perikanan tangkap nasional.
Hasil  estimasi  fungsi  produksi stochastic frontier juga menunjukkan bahwa terdapat pula inefisiensi teknis pada nelaya Indonesia, terutama nelayan kecil dengan ukuran kapal di bawah 30 GT.
Model  inefisiensi  menunjukkan  bahwa inefisiensi  teknis  berkorelasi  negatif  dengan penggunaan telepon seluler, kepemilikan kapal, lama pendidikan dan nilai peralatan penangkap ikan.  Temuan  ini  menyiratkan  bahwa  koordinasi antara nelayan, akses informasi dan pengetahuan melalui penggunaan sarana penangkap ikan modern  penting  untuk  meningkatkan  efisiensi teknis usaha perikanan tangkap.

## Reekomendasi Kebijakan
Penggunaan sarana penangkap ikan yang modern serta penggunaan input dalam skala yang  lebih  besar  menjadi  faktor  utama  untuk meningkatkan  produktivitas  dan  efisiensi  teknis nelayan Indonesia. Oleh karenanya, program perluasan akses pembiayaan bagi nelayan menjadi salah satu kunci untuk mempermudah mereka memenuhi kebutuhan akan sarana penangkap ikan yang modern dan melakukan usaha penangkapan ikan dalam skala yang lebih besar.
Di sisi lain, studi ini menemukan bahwa nelayan kecil merupakan nelayan dengan efisiensi  teknis  yang  relatif  lebih  rendah,  maka dari itu penting bagi pemerintah untuk terus membantu  meningkatkan  efisiensi  teknis  nelayan pada golongan tersebut. Untuk saat ini program perlindungan nelayan melalui asuransi nelayan dan pembebasan retribusi bagi neayan kecil menjadi
salah satu pendukung bagi mereka untuk terus meningkatkan skala usahanya guna mencapai efisiensi teknis yang lebih baik.
Lebih  lanjut,  rendahnya  efisiensi  teknis nelayan dapat menyiratkan adanya eksploitasi berlebih akibat lemahnya penegakan regulasi terkait usaha penangkapan ikan. Mengingat keterbatasan data, penelitian ini belum mampu menyimpulkan dugaan tersebut. Penelitian selanjutnya dengan data dan sampel yang lebih banyak diharapkan mampu memberikan gambaran lebih lanjut tentang hal tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kami sampaikan kepada rekan-rekan Peneliti Badan Kebijakan Fiskal dan seluruh pihak yang telah memberi masukan yang berharga pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aigner, D., Lovell, C. K., & Schmidt, P. (1977). Formulation and  estimation  of  stochastic  frontier  production function  models. Journal of econometrics ,  6(1),
21-37. Doi: 10.1016/0304-4076(77)90052-5.
Badan  Pusat  Statistik.  (2015). Jumlah  Rumah  Tangga Perikanan  Tangkap  Menurut  Provinsi  dan  Jenis Penangkapan, 2000-2015 . Sumber: https://www. bps.go.id/statictable/2014/01/10/1709/jumlah-ru- mah-tangga-perikanan-tangkap-menurut-provin- si-dan-jenis-penangkapan-2000-2015.html
Coelli,  T.  &  Battese,  R.D.G.  (1998 ). An  Introduction  to Efficiency and Productivity Analysis .
Coelli,  T.  J.  (1996).  A  guide  to  FRONTIER  version 4.1:  a  computer  program  for  stochastic  frontier production  and  cost  function  estimation  (Vol.  7, pp. 1-33). CEPA Working papers .
Badan Pusat Statistik. (2017). Jumlah  Rumah Tangga/Perusahaan Perikanan Tangkap Menurut  Provinsi  dan  Jenis  Penangkapan, 2000-2015 . Sumber: https://www.bps.go.id/ statictable/2014/01/10/1709/jumlah-rumah-tang- ga-perikanan-tangkap-menurut-provinsi-dan-je- nis-penangkapan-2000-2015.html.
Duy, N. N. & Flaaten, O. (2016). Efficiency analysis of fisheries using stock proxies. Fisheries Research . Elsevier B.V., 181 ,  pp.  102–113.  doi:  10.1016/j. fishres.2016.04.006.
Daw, T.M., J.E. Cinner, T.R. McClanahan, K. Brown, S.M. Stead,  N.A.J.  Graham,  &    Maina,  J.  (2012).  To Fish or Not to Fish: Factors at Multiple Scales Affecting  Artisanal  Fishers. Readiness  to  Exit a  Declining  Fishery .  PLoS  ONE  7:  e31460. doi:31410.31371/journal.pone.0031460.
Esmaeili, A. (2006). Technical efficiency analysis for the Iranian fishery in the Persian Gulf. ICES journal of marine science , 63 (9), 1759-1764.
Food and Agriculture Organization (2018) The State of World  Fisheries  and  Aquaculture  2018 .  Rome.
Sumber: www.fao.org/3/i9540en/I9540EN.pdf.
Fousekis, P. &  Klonaris, S. (2003). Technical efficiency determinants  for  fisheries:  a  study  of  trammel netters in Greece. Fisheries  Research , 63 (1), 85-95.
Ghee-Thean,  L.,  I.A.  Latif,  &  Hussein,  M.A.  (2012). Application  of  Stochastic  Frontier  and  Data Envelopment Analyses on Trawl Fishery. Journal of Applied Sciences , 12 (1), 48-55.
Hapsari,  T.  D.,  &  Fitri,  A.  D.  P.  (2016).  Technical  and
Economic  Analysis  of  Modified  Payang  Fishing Gear  in  the  Fishing  Port  of  Tawang  Beach  in Kendal District, Indonesia. Aquatic  Procedia , 7 ,
254-264.
Hutubessy, B. G., Mosse, J. W., van Zwieten, P. A. M., &  Hayward,  P.  (2014).  Towards  an  ecosystem approach to small island fisheries: A preliminary study of a balanced fishery in Kotania Bay (Seram Island, Indonesia). Journal of Marine and Island Cultures , 3 (2), 98-105.
Kim,  D.  H.,  K.H.  Lee,  B.S.  Bae,  &  Park,  S.W.  (2011). Productive efficiency of the sandfish Arctoscopus japonicus coastal gillnet fishery using stochastic frontier analysis. Fisheries Science , 77 (1), 35-40.
Kompas, T. & Che, T. N. (2005) Efficiency Gains and Cost Reductions from Individual Transferable Quotas: A Stochastic Cost Frontier for the Australian South East Fishery. Journal of Productivity Analysis , 23 (3), 285-307.
Lokina, R. B. (2009). Technical efficiency and the role of skipper  skill  in  artisanal  Lake  Victoria  fisheries. Environment  and  Development  Economics ,
14 (4), 497-519.
Lwoga, T. E., Stilwell, C., & Ngulube, P. (2011). Access and use of agricultural information and knowledge in Tanzania. Library review , 60 (5), 383-395.
RAND.  (2015). RAND  IFLS-5  Survey  Description . Sumber:https://www.rand.org/labor/FLS/IFLS/ ifls5.html.
Ruttan, L.M., & P.H. Tyedmers. (2007). Skippers, spotters and  seiners:  analysis  of  the  “skipper  effect”  in US menhaden (Brevoortia spp.) purse-seine fisheries. Fisheries research , 83(1), 73-80.
Samosir,  A.P.,  R.H.  Tenrini,  &  Nugroho,  A.  (2014). Analisis potensi penerimaan negara bukan pajak sektor perikanan tangkap 1, Jurnal Borneo
Administrator , 10 (2), pp. 143–166.
Sharma, K. R., & Leung, P. (1998). Technical efficiency of the longline fishery in Hawaii: an application of a stochastic production frontier. Marine Resource Economics , 13 (4), 259-274.
Squires, D., & Vestergaard, N. (2013). Technical change in fisheries. Marine Policy , 42 , 286-292.
Tran, N., Rodriguez, U. P., Chan, C. Y., Phillips, M. J., Mohan,  C.  V.,  Henriksson,  P.  J.  G.,  ...  &  Hall, S.  (2017).  Indonesian  aquaculture  futures:  an analysis of fish supply and demand in Indonesia to 2030 and role of aquaculture using the AsiaFish model. Marine Policy, 79, 25-32.
Yuniarta,  S.,  van  Zwieten,  P.  A.,  Groeneveld,  R.  A.,
Wisudo,  S.  H.,  &  van  Ierland,  E.  C.  (2017). Uncertainty in catch and effort data of small-and medium-scale  tuna  fisheries  in  Indonesia: Sources, operational causes and magnitude.
Fisheries research , 193 , 173-183.