JURNAL GAUSSIAN, Volume 7, Nomor 1,  Tahun 2018, Halaman 1-10 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /

## ANALISIS KOMODITAS UNGGULAN PERIKANAN BUDIDAYA PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2012-2016 MENGGUNAKAN METODE LOCATION QUOTIENT DAN SHIFT SHARE
Dian Mariana L Manullang 1 , Agus Rusgiyono 2 , Budi Warsito 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : agus.rusgi@gmail.com

## ABSTRACT
Condition of capture fisheries is currently stagnating, even tended to decline, which is indicated by the decrease of production in some fishery development areas in Indonesia. Aquaculture is one solution that can be  done.  Central  Java  Province  is  a  province  that  has  a  large  aquaculture  potential,  therefore  of  course Central  Java  province  has  leading  commodities  that  become  the  sector of  regional  economic  development. This  research  discusses  about  the  potential  location  for  the  development  of  each  leading  commodities  in Central Java Province as a recommendation related to the centre of fisheries production. Analytical methods in  this  research  are  Location  Quotient  (LQ)  dan  Shift  share.  It  used  to  see  how  big  these  locations  have  a potential in the development of aquaculture production and to identify spatial autocorrelation in the amount of aquaculture production using Moran’s index. The analysis of LQ and shift share shows that each district has a different potential  in the development of  leading commodities production. The  value of the  Moran’s index  obtained  equal  to  -0.1381,  that  is  in  the  range  of  -1  <I  ≤  0,  indicating  that  the  presence  of  spatial autocorrelation is negative but small because of near to zero. It can be concluded that there is no similarity of the  values  between  the  districts  or  indicate  that  amount  of  aquaculture  production  among  the  districts  in Central Java are not correlated.
Keywords: Leading Commodities, Location Quotient (LQ), Shift Share, Moran’s  Index

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi  perikanan  tangkap  saat  ini  tengah  mengalami  stagnasi,  bahkan  cenderung mengalami  penurunan  produksi  di  beberapa  wilayah  di  Indonesia.  Degradasi  lingkungan perairan  laut  akibat  perubahan  iklim  global,  ditambah  lagi  dengan  eksploitasi  ikan  yang berlebih tanpa kontrol berdampak pada menurunnya produksi perikanan laut. Penangkapan perikanan  secara  terus–menerus  tanpa  adanya  kontrol  maka  akan  mengakibatkan kerusakan  ekosistem  pada  perairan  itu  sendiri  serta  keberlanjutannya.  Sementara  itu, tingkat  konsumsi  ikan  cenderung  mengalami  peningkatan  seiring  dengan  peningkatan jumlah penduduk tiap tahunnya, tentunya hal ini memerlukan solusi, sebagai  upaya untuk memenuhi  permintaan  konsumsi ikan  yang  cenderung  meningkat  dan  produksi  perikanan laut  yang  cenderung  mengalami  penurunan.  Perikanan  budidaya  merupakan  salah  satu solusi  yang  bisa  dilakukan,  mengingat  produksinya  yang  bisa  dikontrol  baik  dengan teknologi inovasi maupun kapasitasnya.
Provinsi  Jawa  Tengah  merupakan  provinsi  yang  memiliki  potensi  perikanan budidaya  yang  besar  dan  dapat  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat.  Komoditas unggulan  merupakan  komoditas  perekonomian  yang  menjadi  komoditas  dominan  atau yang  menonjol  dari  setiap  daerah.  Dengan  diketahuinya  komoditas  unggulan  perikanan budidaya  dari  setiap  kabupaten/kota,  DKP  Jawa  Tengah  dan  masyarakat  dari  setiap kabupaten/  kota  dapat  terus  mengembangkannya,  sehingga  pemerintah  daerah  melalui DKP  Jawa  Tengah  dan  masyarakat  daerah  dapat  mengupayakan  atau  mendorong komoditas-komoditas tersebut agar dapat menjadi komoditas yang lebih kuat.
Penelitian  ini  membahas  tentang  analisis  komoditas  unggulan  di  Provinsi  Jawa Tengah,  yaitu  tentang  bagaimana  karakteristik  komoditas-komoditas  unggulan  di  setiap kabuapaten. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Location Quotient (LQ), Shift Share , dan Indeks Moran.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Data  yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari  buku  laporan  statistik  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi  Jawa  Tengah  tentang data jumlah produksi setiap komoditas unggulan perikanan budidaya di Jawa Tengah pada tahun  2012  hingga  tahun  2016  berdasarkan  kabupaten/kota.  Menurut  DKP  Jawa  Tengah (2017), ada sembilan komoditas unggulan dari sektor perikanan budidaya dan diharapkan dapat  meningkatkan  pendapatan  nasional  terutama  Provinsi  Jawa  Tengah  selama  lima tahun  ke  depan,  yaitu:  ikan  bandeng  ( Chanos  chanos ),  gurame  ( Osphronemus  goramy ), mas  ( Cyprinus  carpio ),  lele  ( Clarias ),  nila  ( Oreochromis  niloticus ),  patin  ( Pangasius ), tawes ( Barbonymus gonionotus ), udang vaname ( Litopenaeus vannamei ), dan udang windu ( Penaeus monodon ).
Komoditas  yang  memiliki  keunggulan  memiliki  prospek  yang  lebih  baik  untuk dikembangkan  dan  diharapkan  dapat  mendorong  komoditas-komoditas  lain  untuk berkembang. Metode yang dapat digunakan untuk menganalisis kabupaten/kota mana saja yang  berperan  sebagai  pusat  pertumbuhan  sembilan  komoditas  unggulan  perikanan budidaya  pada  penelitian  ini  adalah  metode Location  Quotient (LQ)  dan  metode Shift Share .  Dalam  penelitian  ini  juga  mengidentifikasi  terjadinya  autokorelasi  spasial menggunakan Indeks Moran.
2.1   Metode Location Quotient (LQ)
Menurut  Stimson et.al (2006),  analisis  LQ  memiliki  tujuan  untuk  membandingkan besarnya  peranan  suatu  sektor  atau  industri  di  suatu  daerah  terhadap  besarnya  peranan sektor  atau  industri  tersebut  di  area  referensi  (wilayah  yang  lebih  luas).  Metode  ini  juga pernah digunakan oleh Berawi dkk (2016), dengan judul “Menghasilkan konsep alternatif untuk  pengembangan  proyek  jalan  tol  Trans-Sumatera  menggunakan  metode  location quotient”.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  rute  alternatif  yang  lebih  efisien  dari  797,29 km  untuk  bagian  utara  jalan  tol  Trans-Sumatera  dengan  mempertimbangkan  PDRB  dan kepadatan  penduduk,  yaitu  terdiri  dari  Banda  Aceh,  Sigli,  Bireuen,  Lhokseumawe, Idirayeuk, Stabat, Medan,  Lubukpakam, Limapuluh, dan Raya. Sektor unggulan di kedua provinsi, Sumatera Utara dan Nanggroe  Aceh Darussalam (NAD),  yaitu NAD terdiri dari Pertambangan di Aceh Utara dan Aceh Timur , serta Industri di Lhoksumawe. Sementara Provinsi Sumatera Utara terdiri dari pertambangan dan pertanian di Langkat , dan indutri di Batubara.
LQ  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  mengetahui  lokasi  masing-masing komoditas  dan  spesialisasi  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  terhadap  komoditas unggulan tersebut.
Menurut Stimson et al (2006), rumus untuk menghitung LQ adalah sebagai berikut:
LQ =
            N N i r r i E E E E , ,
dengan: LQ  : koefisien Location Quotient E i,r : jumlah produksi komoditas unggulan ikan i di regional r E r : total produksi seluruh komoditas unggulan di regional r
E i,N : jumlah produksi komoditas unggulan i di wilayah referensi E N : total produksi seluruh komoditas unggulan di wilayah referensi. LQ > 1, ikan i di kabupaten r merupakan komoditas unggulan LQ ≤ 1, ikan I di kabupaten r bukan merupakan komoditas unggulan Pada  penelitian  ini,  suatu  komoditas  dikatakan  unggul  di  kabupaten  tertentu  apabila memiliki rata-rata LQ > 1 dan standar deviasi LQ < rata-rata LQ

## 2.2 Metode Shift Share
Menurut  Markusen et  al (1991)  dalam  Stimson et  al (2006),  teknik  yang  cepat  dan relatif  murah  untuk  menganalisis  pertumbuhan  dan  penurunan  regional  seiring  waktu adalah analisis Shift-Share . Dalam penelitian Tugas Akhir ini, analisis shift share bertujuan untuk  menentukan  tingkat  pertumbuhan  produksi  suatu  komoditas  ikan  di  setiap kabupaten/kota  dengan  membandingkannya  dengan  tingkat  Provinsi  Jawa  Tengah. Menurut Dunn (1960) dalam Stimson et al (2006), analisis shift share menggunakan tiga informasi dasar yang saling berhubungan satu sama lain yaitu:
1. Pertumbuhan  ekonomi  referensi  menunjukkan  pengaruh  pertumbuhan  produksi ikan  di  wilayah  referensi  terhadap  wilayah  studi  atau  disebut  dengan  istilah national share
2. Pergeseran  proporsi  ( proportional  shift )  menunjukan  perubahan  relatif  kinerja suatu  komoditas  di  wilayah  studi  terhadap  komoditas  yang  sama  di  wilayah referensi
3. Regional shift menunjukkan seberapa jauh daya saing suatu komoditas di wilayah studi dengan perekonomian wilayah referensi.
Adapun  rumus  persamaan  dari  analisis Shift  Share menurut  perloff et  al (1960) dalam Stimson et al (2006) adalah sebagai berikut:
G ij = y i,j,t – y i,j,0 = NS i,j + IM i,j + RS i,j
(2)
1. National Shift diperoleh dari rumus:
NS i,j = y i,j,0        1 0 Y Y t
2. Proportional Shift diperoleh dari rumus:
IM i,j = y i,j,0          0 0 , , Y Y Y Y t i t i
3. Differential shift diperoleh dari rumus:
RS i,j = y i,j,0
        
0 , , 0 , , , , i t i j i t j i Y Y y y
keterangan:
G i,j :  dampak nyata pertumbuhan produksi ikan i di wilayah studi studi j y i,j,t : jumlah produksi ikan i di wilayah studi j pada akhir periode
y i,j,0 : jumlah produksi ikan i di wilayah studi j pada awal periode NS i,j : pengaruh pertumbuhan produksi ikan i di wilayah referensi terhadap sektor i di wilayah studi j
IM i,j : pergeseran proporsional (tingkat pertumbuhan) ikan i di wilayah studi j RS i, j : tingkat keunggulan kompetitif ( differential shift ) ikan i di wilayah studi j
(3)
(4)
(5)
Y t
: total produksi seluruh komoditas di wilayah referensi pada akhir periode
Y 0 : total produksi seluruh komoditas i di wilayah referensi pada awal periode
Y i,t : total produksi ikan i di wilayah referensi pada akhir periode Y i,0 : total produksi ikan i di wilayah referensi pada awal periode
Ada  dua  indikator  dari  hasil  perhitungan shift  share analisis  sektor  atau  komoditas unggulan suatu daerah, yaitu:
1. Jika  nilai  dari  komponen  pergeseran  proporsional  dari  suatu  komoditas  (IM i,j )  >  0, maka  komoditas  i  pada  wilayah  tersebut  tersebut  mengalami  pertumbuhan  yang cepat dan memberikan pengaruh yang positif kepada pertumbuhan wilayah referensi, begitu juga sebaliknya.
2. Jika nilai dari differential shift (RS i,j ) > 0, maka komoditas i pada wilayah j memiliki keunggulan  kompetitif  yang  semakin  tinggi  terhadap  wilayah  referensi,  begitu  juga sebaliknya.
Karakteristik  pertumbuhan  secara  sederhana  dapat  ditentukan  dengan  analisis gabungan  antara  metode  LQ  dan Shift  Share .  Menurut  Akliyah  dkk  (2017),  suatu komoditas dapat dikatakan unggul jika memiliki nilai LQ ≥ 1 dan nilai (IM i,j + RS i,j ) pada Shift share ≥ 0, dan komoditas potensial ditandai denngan memiliki nilai LQ ≥ 1 dan nilai (IM i,j + RS i,j ) pada Shift share < 0.
metode LQ dan Shift share ini juga pernah digunakan oleh Astuti dkk (2017) dalam penelitiannya,  dengan  judul  “Analisis  dampak  sub  sektor  unggulan  pada  sektor  basis terhadap  pendapatan  daerah  di  Kabupaten  Siak,  Provinsi  Riau”.  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  berdasarkan  analisis  LQ  menggunakan  data  Produk  Domestik Regional  Bruto  (PDRB)  dari  tahun  2009  –  2013  tanpa  sektor  pertambangan  dan penggalian,  sektor  pertanian  menjadi  sektor  basis  dengan  perkebunan  dan  kehutanan sebagai  subsektor  unggulan.  Sedangkan  pada  sektor  pertambangan,  minyak  dan  gas menjadi  sub  sektor  unggulan.  Akan  tetapi,  dari  hasil  analisis Shift  Share menunjukkan bahwa  sektor  pertanian  dengan  sub  sektor  unggulannya  memiliki  nilai  positif,  sedangkan sektor  pertambangan  dengan  minyak  dan  gas  sebagai  sub  sektor  unggulan  memiliki  nilai negatif

## 2.3 Identifikasi Autokorelasi Spasial
Autokorelasi  spasial  adalah  korelasi  antar  pengamatan  pada  suatu  variabel  yang berkaitan  dengan  lokasi  atau  dapat  dikatakan  bahwa  autokorelasi  spasial  adalah  analisis penyebaran titik dengan membedakan lokasi dan atributnya. Data spasial adalah data yang memuat adanya informasi lokasi atau geografis dari suatu wilayah. Menurut Wuryandari et al (2014),  analisis  spasial  mengarah  pada  banyak  macam  operasi  dan  konsep  termasuk perhitungan  sederhana,  klasifikasi,  penataan,  tumpang-susun  geometris,  dan  pemodelan kartografis.
Hal  yang sangat penting dalam analisis spasial adalah adanya pembobot atau sering disebut  sebagai  matriks  pembobot  spasial.  Matriks  pembobot  spasial  digunakan  untuk menentukan  bobot  antar  lokasi  yang  diamati  berdasarkan  hubungan  ketetanggaan  antar lokasi.  Menurut  Lesage  (1999),  ketetanggaan  dapat  didefinisikan  dalam  beberapa  cara, yaitu: Rook  Contiguity (Persinggungan  Sisi), Bishop  Contiguity (Persinggungan  Sudut), Queen Contiguity (Persinggungan Sisi-Sudut). Pada penelitian ini, matriks pembobot yang digunakan adalah rook contiguity terstandarisasi ( standardize contiguity matrix W ), untuk
mengidentifikasi adanya autokorelasi spasial dapat dilakukan dengan menggunakan Indeks Morans.
Menurut  Lesage  (1999),  perhitungan  autokorelasi  spasial  dapat  dilakukan  dengan dua cara, yaitu:
1. Indeks Moran dengan matriks pembobot spasial tak terstandarisasi W *
              n i i j n i n j i ij x x S x x x x w n I 1 0 1 1 * (6)
dengan 𝑆 0 =   ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 2. Indeks Moran dengan matriks pembobot spasial terstandarisasi W
              n i i n i j n j i ij x x x x x x w n I 1 2 1 1
(7)
keterangan:
I : Indeks Moran n : banyaknya lokasi kejadian 𝑥 𝑖 : nilai pada lokasi i 𝑥 𝑗 : nilai pada lokasi j 𝑥̅ : rata-rata dari jumlah seluruh nilai lokasi penelitian 𝑤 𝑖𝑗 ∗ : elemen pada pembobot tak terstandarisasi antara daerah i dan j 𝑤 𝑖𝑗 : elemen pada pembobot terstandarisasi antara daerah i dan j
Rentang  nilai  dari  Indeks  Moran  dalam  kasus  matriks  pembobot  spasial terstandarisasi adalah -1 ≤ I ≤ 1. Nilai -1 ≤ I < 0 menunjukkan adanya autokorelasi spasial negatif, sedangkan nilai 0 < I ≤ 1 menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif. Nilai Indeks  Moran  bernilai  nol  (I  =  0)    mengindikasikan  bahwa  tidak  terdapat  autokorelasi spasial.
Menurut Goodchild (1986), untuk mengidentifikasi adanya autokorelasi spasial atau tidak, dilakukan uji signifikansi Indeks Moran.
Hipotesis: H 0 : I = 0 (Tidak ada autokorelasi spasial antar lokasi) H 1 : I ≠ 0 (Ada autokorelasi spasial antar lokasi) Tingkat Signifikansi: α Statistik Uji:
𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝐼−𝐸(𝐼) √𝑣𝑎𝑟 (𝐼)
dengan:
Keterangan: 𝑥 𝑖 = Data ke- i ( i = 1,2,...., n) 𝑥 𝑗 = Data ke- j ( j = 1,2,..., n ) 𝑥̅ = Rata-rata data 𝑣𝑎𝑟(𝐼) = Varian Moran’s I 𝐸(𝐼) = Expected value Moran’s I Keputusan: H 0 ditolak |𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 |   ≥ 𝑍 𝛼/2

## 3.      HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Location Quotient ddigunakan untuk mengetahui kabupaten mana saja yang menjadi wilayah pertumbuhan setiap komoditas unggulan perikanan budidaya di  Provinsi Jawa  Tengah.  Jika  nilai  rata-rata  LQ  >  1  dan  standar  deviasi  LQ  <  rata-rata  LQ    maka komoditas  tersebut  unggul  di  kabupaten  tersebut.  Berdasarkan  hasil  analisis,  maka diperoleh hasil bahwa ikan bandeng lebih unggul di Kabupaten Pemalang dengan rata-rata LQ = 3,11790 dan standar deviasi LQ = 0,233922, ikan gurame lebih unggul di Kabupaten Banyumas dengan rata-rata LQ = 11,252023 dan standar deviasi LQ = 2,163283, ikan mas lebih  unggul  di  Kabupaten  Temanggung  dengan  rata-rata  LQ  =  13,724865  dan  standar deviasi LQ = 3,745627. Ikan lele dan ikan nila merupakan komoditas yang dibudidayakan di semua kabupaten Provinsi Jawa Tengah, namun dari hasil analisis diperoleh bahwa ikan lele lebih unggul di Kabupaten Blora dengan rata-rata LQ = 2,979573 dan standar deviasi LQ = 0,391870, sedangkan ikan nila lebih unggul di Kabupaten Wonogiri dengan rata-rata LQ  =  3,889201  dan  standar  deviasi  LQ  sebesar  0,568736.  Selain  itu,  ikan  patin  lebih unggul di Kabupaten Purbalingga dengan rata-rata LQ = 8,168610 dan standar deviasi LQ = 6,204588, dan ikan tawes lebih unggul di Kabupaten Banyumas dengan rata-rata  LQ = 14,029287  dan  standar  deviasi  LQ  =  5,498703.  Selain  ikan,  udang  vaname  dan  udang windu  juga  merupakan  komoditas  unggulan  perikanan  budidaya  Provinsi  Jawa  Tengah. Berdasarkan  hasil  analisis Location  Quotient ,  udang  vaname  lebih  unggul  di  kabupaten Purworejo  dengan  rata-rata  LQ  =  11,670500  dan  standar  deviasi  LQ  =  8,319955,  dan udang  windu  lebih  unggul  di  Kabupaten  Rembang  dengan  rata-rata  LQ  =  6,147305  dan standar deviasi LQ = 2,575621.
Analisis Shift  Share bertujuan  untuk  mengidentifikkasi  tingkat  pertumbuhan  dan tingkat  kompetitif  setiap  komoditas  dari  setiap  kabupaten  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Berdasarkan  hasil  analisis,  diperoleh  bahwa  setiap  kabupaten  memiliki  tingkat pertumbuhan  dan  tingkat  kompetitif  yang  berbeda-beda.  Identifkasi  karakteristik pertumbuhan  komoditas  unggulan  secara  sederhana  bisa  didapatkan  dari  analisis  LQ  dan Shift Share . Suatu komoditas disebut unggul di suatu kabupaten apabila memiliki rata-rata LQ  ≥  1  dan  nilai  (IM i,j +  RS i,j )  pada Shift  share ≥  0.  Apabila  suatu  komoditas  memiliki
rata-rata LQ LQ ≥ 1 dan nilai (IM i,j + RS i,j ) pada Shift share < 0 di suatu kabupaten, maka komoditas tersebut merupakan komoditas potensial. Hasil analisis penggabungan dua jenis analisis ini dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Karakteristik Pertumbuhan Komoditas Unggulan di Jawa Tengah
Kabupaten/kota Komoditas Unggulan Potensial Kabupaten Cilacap Mas, Patin, Unggul Gurame, Tawes, Udang Windu Kabupaten Banyumas Gurame Mas, Tawes Kabupaten Purbalingga Gurame, Lele, Patin, Tawes Kabupaten Banjarnegara Gurame, lele Mas, Patin, Tawes Kabupaten Kebumen Gurame, Lele Kabupaten Purworejo Udang Vaname Gurame, Tawes Kabupaten Wonosobo Nila Kabupaten Magelang Mas, Lele, Nila, Patin, Tawes Kabupaten Boyolali Lele Kabupaten Klaten Nila Kabupaten Sukoharjo Lele, Patin Nila Kabupaten Wonogiri Patin Nila Kabupaten Karanganyar Lele, Patin Kabupaten Sragen Mas, Patin Nila Kabupaten Grobogan Gurame, lele, Patin, Tawes Kabupaten Blora Lele Kabupaten Rembang Udang Vaname, Udang Windu Kabupaten Pati Bandeng, Udang Windu Kabupaten Kudus Lele Mas Kabupaten Jepara Bandeng, Udang Windu Kabupaten Demak Bandeng, Lele Kabupaten Semarang Lele Mas Kabupaten Temanggung Mas, Nila Kabupaten Kendal Bandeng, Udang Vaname Kabupaten Batang Bandeng Patin Kabupaten Pekalongan Bandeng Tawes Kabupaten Pemalang Bandeng, Udang Vaname Kabupaten Tegal Bandeng, Lele Kabupaten Brebes Udang Vaname Bandeng, Udang Windu Kota Magelang Nila Mas, Lele Kota Surakarta Lele Kota Salatiga Lele Kota Semarang Bandeng
Kabupaten/kota Komoditas Unggulan Potensial Kota Pekalongan Udang Vaname Bandeng, Udang Windu Kota Tegal Bandeng
Analisis  autokorelasi  spasial  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  apakah  produksi perikanan budidaya antar kabupaten di Provinsi Jawa Tengah saling berkorelasi atau tidak. Metode  analisis  yang  dapat  digunakan  dalam  menganalisis  autokorelasi  spasial  adalah Indeks Moran. Hasil perhitungan Indeks Moran adalah sebagai berikut:
𝐼      1381 , 0 04 , 4265991517 57 , 589024507 1 2 1 1              n i i n i j n j i ij x x x x x x w n i. Hipotesis: H 0 : I = 0 (Tidak ada autokorelasi spasial antar lokasi) H 1 : I ≠ 0 (Ada autokorelasi spasial antar lokasi)
ii. Taraf signifikansi: α = 5%
iii. Statistik uji:
𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝐼−𝐸(𝐼) √𝑣𝑎𝑟 (𝐼)
Gambar 1 Output Analisis Software OpenGeoDa dimana:
I = -0,1381 I 0 = E( I ) = -0,0294 Sd  = 0,1184 maka Var ( I ) = 0,01402
Sehingga:
Z 01402 , 0 ) 0294 , 0 ( 1381 , 0     hitung = - 0,918
iv. Kriteria uji:
H 0 ditolak jika |𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 |   ≥ 𝑍 𝛼/2 atau p-value ≤ α
v. Kesimpulan
|𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | < 𝑍 𝛼/2 =  0,918  <  1,96  dan  p-value  >  α  =  0,1870  >  0,05  maka  H 0 diterima. Dari hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa pada taraf signifikansi 5%  tidak  terdapat  autokorelasi  spasial  terhadap  jumlah  produksi  perikanan budidaya  di  Jawa  Tengah  pada  tahun  2016.  Nilai  Indeks  Moran  sebesar  -0,1381 berada  pada  rentang  -1  ≤ I <  0  dan I <  I 0 =  -0,1381  <  -0,0294  menunjukkan adanya  autokorelasi  negatif,  namun  korelasinya  dapat  dikatakan  lemah  karena mendekati  nol,  sehingga  disimpulkan  bahwa  antar  kabupaten  satu  dengan  yang lainnya  tidak  memiliki  kemiripan  nilai  atau  mengindikasikan  bahwa  jumlah produksi  perikanan  budidaya  antar  kabupaten  di  Jawa  Tengah  tidak  saling berkorelasi.

## 1.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  analisis  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Wilayah  yang  menjadi  pusat  pertumbuhan  dari  setiap  komoditas  unggulan  perikanan budidaya di Provinsi Jawa Tengah berbeda-beda.
2. Kabupaten  Cilacap  menjadi  kabupaten  yang  paling  potensial  dalam  produksi komoditas unggulan perikanan budidaya dibandingkan dengan 34 kabupaten lainnya .
3. Berdasarkan hasil analisis autokorelasi spasial memberikan hasil sebagai berikut:
a. Perhitungan,  nilai  Indeks  Moran  I  =  -0,1381.  Nilai  Indeks  Moran  ini  berada  pada rentang
-1  < I ≤  0  sehingga  menunjukkan  adanya  autokorelasi  spasial  negatif  namun korelasinya  dapat  dikatakan  lemah  karena  mendekati  nol,  sehingga  menyebabkan tidak adanya autokorelasi spasial pada pengujian signifikansi Indeks Moran.
b. pengujian  signifikansi  Indeks  Moran  dengan  taraf  signifikansi  5%  diperoleh  hasil |𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | < 𝑍 𝛼/2 = 0,918 < 1,96 dan p-value > α = 0,1870 > 0,05, sehingga dapat disimpulkan  bahwa  antar  kabupaten  satu  dengan  yang  lainnya  tidak  memiliki kemiripan  nilai  atau  mengindikasikan  bahwa  jumlah  produksi  perikanan  budidaya antar kabupaten di Jawa Tengah tidak saling berkorelasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Akliyah, L. S., Asyiawati, Y., Putri, S. E. 2014. Identifikasi Komoditas Unggulan Perikanan Tangkap di Kawasan Minapolitan Kabupaten Indramayu . Prosiding SnaPP2014 Sains, Teknologi, dan Kesehatan.
Anselin,  L  dkk.  2010. Perspectives  On  Spatial  Data  Analysis .  Verlag  Berlin  Heidelberg: Springer.
Astuti, P., Nugraha,  I.,  Abdillah,  F. 2017. Impact analysis of leading sub sector on basic sector  to  regional  income  in  Siak  Regency,  Riau  Province .  IOP  Publishing  309 (2018).
Basuki,  A.T.  2009. Analisis  Potensi  Unggulan  Kabupaten  Kepulauan  Yapen  dalam Menopang Pembangunan Papua Tahun 2004-2008 . UNISIA. Vol XXXII (71): 5-19. Berawi, M.A., Zagloel,T.Y., Miraj, P., Mulyanto, H. 2016. Producing alternative concept for  the  Trans-Sumatera  toll  road  project  development  using  location  quotient method . Procedia Engineering 171 (2017): 265-273.
Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  (DKP)  Provinsi  Jawa  Tengah.  2014.  Profil  Perikanan Budidaya. (Diakses Januari 2018).
Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  (DKP).  2013. Data  Produksi  Perikanan  Budidaya  Tahun 2012. Jawa Tengah: Dinas Kelautan dan Perikanan.
Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  (DKP).  2014. Data  Produksi  Perikanan  Budidaya  Tahun 2013. Jawa Tengah: Dinas Kelautan dan Perikanan. Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  (DKP).  2015. Data  Produksi  Perikanan  Budidaya  Tahun 2014. Jawa Tengah: Dinas Kelautan dan Perikanan. Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  (DKP).  2016. Data  Produksi  Perikanan  Budidaya    Tahun 2015. Jawa Tengah: Dinas Kelautan dan Perikanan. Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  (DKP).  2017. Data  Produksi  Perikanan  Budidaya  Tahun 2016. Jawa Tengah: Dinas Kelautan dan Perikanan. Diputra, T.  F.,  Sadik,  K.,  and  Angraini, Y.  2012. Pemodelan  Data  Panel  Spasial dengan Dimensi Ruang dan Waktu. Forum Statistika dan Komputasi : Indonesian Journal of Statistics . Vol XVII (1): 6-14. Goodchild, M. F. 1986. Spatial Autocorrelation .  Norwich: Geo Books.
Hariyanti, D., Utha, M. A. 2016. Analysis of Determinants Sectors Regional Development at  33  Provinces  in  Indonesia .  OIDA  International  Journal  of  Sustainable Development. Vol IX (3): 11-32.
Kementrian  Kelautan  dan  Perikanan  Republik  Indonesia.  2014.  Profil  Indonesia.  Jakarta: Kementrian Kelautan dan Perikanan RI.
Lesage, J.P. 1999. The Theory and Practice of Spatial Econometrics . University of Toledo: Department of Economics.
Stimson,  R.J  dkk.  2006. Regional  Economic  Development. Verlag  Berlin  Heidelberg: Springer.
Tarigan, R. 2005. Ekonomi Regional. Jakarta: PT Bumi Aksara.
Wuryandari,  T.,  Hoyyi,  A.,  Kusumawardani,  D.S.,  dan  Rahmawati,  D.  2014. Identifikasi Autokorelasi  Spasial  Pada  Jumlah  Pengangguran  di  Jawa  Tengah  Menggunakan Indeks Moran. Media Statistika. Vol VII (1): 1-10.