## PENENTUAN STATUS PEMANFAATAN DAN SKENARIO PENGELOLAAN
IKAN TONGKOL ( Auxis rochei ) YANG TERTANGKAP DI PERAIRAN KABUPATEN SIAU-TAGULANDANG-BIARO SULAWESI UTARA
John S. Kekenusa 1) , Sendy B. Rondonuwu 2) , Marline S. Paendong 1) , Winsy Ch.D. Weku 1)
1) Jurusan Matematika FMIPA Universitas Samratulangi, Manado
2) Jurusan Biologi FMIPA Universitas Samratulangi, Manado e-mail: johnkekenusa@yahoo.com ; rondonuwu64@yahoo.com ; marline_paendong@yahoo.com ; winsyweku@gmail.com

## ABSTRAK
Ikan  tongkol  (Auxis  rochei),  perlu  dikelola  dengan  baik  karena  walaupun  sebagai  sumberdaya alam  terbarukan,  namun  dapat  mengalami  deplesi  ataupun  kepunahan.  Salah  satu  pendekatan dalam pengelolaan sumberdaya ikan ialah dengan pemodelan. Analisis dilakukan bertujuan untuk mendapatkan  model  terbaik  untuk  model  produksi  surplus  guna  mengetahui  tangkapan maksimum  lestari  (MSY),  tingkat  pemanfaatan,  dan  pengupayaan  ikan  tongkol.  Data  hasil tangkapan  dan  upaya  tangkap  ikan  tongkol  dikumpulkan  dari  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan Kabupaten  Siau-Tagulandang-Biaro  dan  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi  Sulawesi  Utara Sulawesi.  Model  Produksi  Surplus  terbaik,  yang  digunakan  untuk  menilai  potensi  ikan  tongkol ialah model Schaefer. Upaya optimal (E MSY )sebesar 5436 trip per tahun. Hasil tangkapan optimal C MSY sebesar  1040,94  ton  per  tahun.  Tingkat  pemanfaatan  untuk  tahun  2013  ialah  103,80  %, dengan  tingkat  pengusahaan  sebesar  110,56  %,  yang  menunjukkan  terjadi  tangkap-lebih (overfishing).
Kata Kunci : Ikan tongkol, Model Produksi Surplus,Tangkapan Maksimum Lestari, Siau-Tagulandang-Biaro
DETERMINATION OF THE STATUS OF UTILIZATION AND MANAGEMENT SCENARIOS BONITO ( Auxis rochei ) CAUGHT IN THE

## SIAU-TAGULANDANG-BIARO REGENCY NORTH SULAWESI

## ABSTRACT
Bonito (Auxis rochei), needs to be  managed well as a renewable natural resources, but vunerable to  depletion  or  extinction.  One  approach  in  fish  resource  management  is  by  modeling.  Analysis were  carried  out,  aimed  to  get  the  best  model  for  surplus  production  model,  to  assess  the Maximum Sustainable Yield (MSY), and to get the bonito utilization and effort level.  Data used for  surplus  production  model  were  collected  from  bonito  landings  data  provided  by  Marine  and Fisheries Service (Dinas Kelautan dan Perikanan) of  Siau-Tagulandang-Biaro Regency and North Sulawesi  Province . The  best  Surplus  Production  Model  that  can  be  used  to  assess  the  bonito potential yield is the Schaefer model. The optimum effort biologically E MSY is 5,436 trips per year. The  optimum  yield  biologically  C MSY is  1,040.94  tons  per  year.  Utilization  level  for  2013 was103.80 %, with effort level 110.56 %. The catch for 2013 had already above the MSY value, which shows an  overfishing.
Keywords : Bonito, Surplus Production Model, Maximum Sustainable Yield, Siau-Tagulandang-Biaro

## PENDAHULUAN
Ikan tongkol ( Auxis rochei ) tergolong sumberdaya  perikanan  pelagis  penting  dan merupakan  salah  satu    komoditi  ekspor  nir-
migas.  Produksi  ikan  tongkol  di  Sulawesi
Utara (termasuk Kabupaten Kepulauan SITARO  =  Siau-Tagulandang-Biaro)  pada tahun  2011  mencapai  sekitar  30.000  ton,
dengan  nilai  sekitar  300  milyar  rupiah  (DKP Sulawesi  Utara,  2012).  Penelitian  tentang ikan  tongkol  umumnya  membahas  tentang eksploitasi  untuk  meningkatkan  produksi, belum  banyak  yang  meneliti  tentang  status pemanfaatan (termasuk aspek kelestarian dan efisiensi) sumberdaya.
Penangkapan ikan tongkol di perairan SITARO  telah  berlangsung  cukup  lama, dengan intensitas  yang padat. Data mengenai tingkat  pemanfaatan  suatu  sumberdaya  ikan sangat  penting,  karena  akan  menentukan apakah  pemanfaatan  sumberdaya  tersebut kurang  optimal,  optimal,  atau  berlebih. Pemanfaatan sumberdaya ikan yang berlebihan  akan  mengancam  kelestariannya . Dengan  mengetahui  tingkat  pemanfaatan sumberdaya tongkol, diharapkan dapat dilakukan  pengelolaan  yang  terencana  dan lestari.
Model  yang  paling  sederhana  dalam dinamika populasi ikan ialah Model Produksi Surplus  (MPS),  dengan  memperlakukan  ikan sebagai  biomassa  tunggal  yang  tak  dapat dibagi,  yang  tunduk  pada  aturan-aturan sederhana kenaikan dan penurunan biomassa. Model  ini,  pada  umumnya  digunakan  dalam penilaian stok ikan hanya dengan menggunakan data hasil tangkapan dan upaya tangkap yang umumnya tersedia.
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan  MPS  terbaik,  serta  mengetahui berapa  besar  hasil  tangkapan  maksimum lestari  ( Maximum  Sustainable  Yield  = MSY ),  tingkat  pemanfaatan,  dan  tingkat pengusahaan  ikan  tongkol  di  perairan SITARO.

## MODEL PRODUKSI SURPLUS
Model  yang  paling  sederhana  dalam dinamika populasi  ikan  ialah model produksi surplus  yang  memperlakukan  populasi  ikan sebagai  biomassa  tunggal  yang  tidak  dapat dibagi,  yang  tunduk  pada  aturan-aturan sederhana  dari  kenaikan  dan  penurunannya. Model produksi ini tergantung pada 4 macam besaran, yaitu : biomassa populasi pada suatu waktu  tertentu  t  (B t ),  tangkapan  untuk  suatu waktu  tertentu  t  (C t ),  upaya  tangkap  pada waktu  tertentu  t  (E t ),  dan  laju  pertumbuhan alami  konstan  (r)  (Boer  dan    Aziz,    1995). Model  ini  pertama  kali  dikembangkan  oleh Schaefer,  yang  bentuk  awalnya  sama  dengan model pertumbuhan logistik.
Menurut Coppola dan Pascoe (1996), persamaan  surplus  produksi  terdiri  dari beberapa  konstanta  yang  dipengaruhi  oleh pertumbuhan alami, kemampuan alat tangkap,  dan  daya  dukung  lingkungan. Konstanta-konstanta  tersebut  diduga  dengan menggunakan model-model penduga parameter  biologi  dari  persamaan  surplus produksi, yaitu model : Equilibrium Schaefer, Disequilibrium Schaefer, Schnute, dan Walter  –  Hilborn.  Berdasarkan  keempat model tersebut dipilih yang paling sesuai atau best fit dari pendugaan yang lain.
Menurut  Sparre  dan  Venema  (1999), rumus-rumus  model  produksi  surplus  hanya berlaku  apabila  parameter slope (b)  bernilai negatif,  yang  berarti  penambahan  upaya tangkap  akan  menyebabkan  penurunan  hasil tangkapan  per  upaya  tangkap.    Apabila parameter  b  nilainya  positip,  maka  tidak dapat  dilakukan  pendugaan  besarnya  stok maupun  upaya  optimum,  tetapi  hanya  dapat disimpulkan  bahwa  penambahan upaya tangkap masih memungkinkan untuk meningkatkan hasil tangkapan. Pendugaan upaya penangkapan optimum (E opt ) dan hasil tangkapan maksimum  lestari (C MSY ) didekati  dengan Model  Produksi  Surplus.  Antara  hasil tangkapan  per  satuan  upaya  ( Catch  Per  Unit of  Effort  =  CPUE )  dan  upaya  tangkap ( effort ) dapat berupa hubungan linear maupun eksponensial (Gulland, 1983). Model
Produksi  Surplus  terdiri  dari  2  model  dasar yaitu  Model  Schaefer  (hubungan  linear)  dan Model  Gompertz  yang  dikembangkan  oleh Fox  dengan  bentuk  hubungan  eksponensial (Gulland, 1983).

## Model  Schaefer
Model Produksi Surplus pertama kali dikembangkan  oleh  Schaefer,  yang  bentuk awalnya  sama  dengan  model  pertumbuhan logistik. Model tersebut ialah sebagai berikut:
dt dB t = G( B t ) =  r B t ( 1 - K B t )                  (1)
Persamaan  ini  belum  memperhitungkan pengaruh  penangkapan,  sehingga  Schaefer menuliskan kembali menjadi :
dt dB t =  r B t ( 1 - K B t ) -  C t (2)
dengan  K  ialah  daya  dukung  lingkungan perairan,  dan  C t ialah  tangkapan  yang  dapat ditulis sebagai :
C t = q E t B t (3)
dengan  q    sebagai  koefisien  ketertangkapan ( catchability ),  dan  E t menunjukkan  upaya tangkap.  Persamaan ini dapat ditulis menjadi :
t t E C = q  B t =   CPUE                              (4)
Dari persamaan diferensial (2), tangkapan  optimum  dapat  dihitung  pada  saat
dt dB t =  0    atau  disebut  juga  penyelesaian pada  titik  keseimbangan  ( equilibrium ),  yang berbentuk  : r B t ( 1 - K B t ) -  C t =   0 ,     atau
C t =  r B t ( 1 - K B t ) = q E t B t (5)
Dari persamaan (3) dan (5) diperoleh nilai B t sebagai berikut :
B t =   K ( 1 - r qE t )                                    (6)
Sehingga persamaan (5) menjadi :
C t = q K E t ( 1 - r qE t = q K E t - r K q 2 E t 2 (7)
Persamaan  (7)  disederhanakan  lagi  oleh Schaefer menjadi :
t t E C =  a - b E t , atau C t = a E t - b E t 2 (8)
sedangkan  a  =  q  K  dan    b  = r K q 2
.
Hubungan  linear  ini  yang  digunakan  secara luas untuk menghitung C MSY melalui penentuan  turunan  pertama  C t terhadap  E t untuk  mencari  solusi  optimal,  baik  untuk tangkapan  maupun  upaya  tangkap.    Turunan
pertama C t terhadap E t adalah :
t t dE dC = a  -
2b E t ,  sehingga diperoleh dugaan E opt (upaya tangkap  optimum)  dan  C MSY (tangkapan maksimum lestari) masing-masing :
E opt = b a 2 = q r 2 (9)
dengan memasukkan nilai E opt pada persamaan  (8),  akan  diperoleh  C MSY sebagai berikut :
C MSY = aE t - bE t 2 = a ( b a 2 ) - b( b a 2 ) 2 = b a 4 2
dengan mensubstitusi a = qK dan  b = r K q 2 ,
akan diperoleh
C MSY = b a 4 2 = r K q K q / 4 2 2 2 = 4 rK (10)
Nilai-nilai  a  dan  b  diduga  melalui pend ekatan  metode  kuadrat  terkecil  yang
umum digunakan untuk menduga koefisien persamaan regresi sederhana.
Selanjutnya,  dengan  memasukkan  nilai  E opt pada  persamaan  (6)  diperoleh      biomassa optimum (B MSY ) sebagai berikut :
B MSY =  K  - opt E r Kq =  K  - r Kq ( q r 2 ) =  K  - 2 K = 2 K (11)
Nilai-nilai  parameter  q,  K,  dan  r  dapat dihitung  dengan  menggunakan  algoritma Fox,  seperti  yang  diacu  dalam  Sularso (2005), sebagai berikut :
q t = ln ) /( 1 / 1 1 1 1 z b zU b zU t t                        (12)
dimana  z  =  -(a/b)/E*,    E*  =  (E t +E t+1 )/2,
t t t E C U  ,  dan  nilai  q  adalah  rata-rata geometrik dari nilai q t .   Dari nilai a, b, dan q, selanjutnya dapat dihitung nilai K dan r.

## Model Fox
Model Fox (1970) memiliki beberapa  karakteristik  yang  berbeda  dari model Schaefer, yaitu pertumbuhan biomassa mengikuti  model  pertumbuhan  Gompertz. Penurunan CPUE terhadap upaya tangkap (E) mengikuti pola eksponensial negatif. C t =  E t . exp(a - b E t )                              (13) Upaya optimum diperoleh dengan menyamakan  turunan  pertama  C t terhadap  E t sama dengan nol :
E opt = b 1 (14)
Hasil  tangkapan  maksimum  lestari (C MSY )  didapat  dengan  memasukkan  nilai upaya  optimum  ke  dalam  persamaan  (13), dan diperoleh :
C MSY = b 1 e a-1 (15)

## Model  Schnute
Schnute  (1977),  mengemukakan  versi lain dari model produksi surplus yang bersifat dinamis serta deterministik.  Metode Schnute dianggap  sebagai  modifikasi  dari  model Schaefer  dalam  bentuk  diskret  (Roff,    1983, yang diacu dalam Tinungki 2005).
ln( t t U U 1  ) = r - qK r ( 2 1   t t U U ) - q( 2 1   t t E E )
= a - b(
2 1   t t U U ) - c( 2 1   t t E E )    (16)
dimana a = r,  b =
qK r ,  dan  c = q,  adalah
penduga parameter koefisien regresi berganda.
Model  Walter - Hilborn Walter  dan  Hilborn  (1976)  yang diacu dalam Tinungki (2005), mengembangkan  jenis  lain  dari  model produksi surplus, yang dikenal sebagai model regresi.  Model  Walter  –  Hilborn  ini, menggunakan persamaan diferensial sederhana, dengan persamaan sebagai berikut:
t t U U 1  - 1  =   r  - Kq r U t - q E t = a - b U t -  c  E t (17)
dimana a = r,  b = Kq r ,  dan  c = q,  adalah
penduga parameter koefisien regresi berganda.

## Model  Clarke Yoshimoto Pooley (CYP)
Pendugaan  parameter  biologi  untuk model  produksi  surplus  dapat  pula  dilakukan melalui teknik pendugaan yang dikemukakan oleh  Clarke,  Yoshimoto,  dan  Pooley  (Fauzi dan Anna 2005,  Tinungki 2005).  Parameter- parameter  yang  diduga  ialah  r,  K,  dan  q, dengan  model  yang  dinyatakan  sebagai berikut :
) ( 2 ) ln( 2 2 ) ln( 2 2 ) ln( 1 1                 t t t t E E r q U r r qK r r U (18) di  mana  :
r r a   2 2 ' , ) ln( ' qK a a  , r r b    2 2 ,
r q c   2 dengan  demikian  persamaan  (18)  dapat ditulis dalam bentuk :
) ( ) ln( ) ln( ' ) ln( 1 1       t t t t E E c U b qK a U ) ( ) ln( 1      t t t E E c U b a (19)

## METODE  PENELITIAN Sumber Data
Data  yang  dikumpulkan  ialah  data primer  dan  sekunder  hasil  tangkapan  ikan tongkol  di  perairan  Siau-Tagulandang-Biaro.
Data  produksi  dan  upaya  tangkap  dikumpul dari Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Siau-Tagulandang-Biaro dan Provinsi  Sulawesi Utara selama tahun  2008 - 2013.
Data (variabel) yang digunakan untuk analisis  model  produksi  surplus  ialah  data hasil  tangkapan  (C t )  per  tahun  dan  upaya tangkap  (E t )  per  tahun,  serta  CPUE  ( ) t t E C .
Data  (variabel)  utama  yang  digunakan  untuk analisis model produksi surplus ialah sebagai berikut :
1. Hasil tangkapan (C t )    :   berat ikan yang didaratkan (ton) pada tahun ke t
2. Upaya tangkap (E t ) :   jumlah kapal motor penangkap ikan yang mendaratkan hasilnya  di  tempat  pendaratan  (trip)  pada tahun ke t 3.
t t E C : C t dibagi E t (ton/trip) pada tahun ke t

## Metode Analisis Data
Model  penduga  yang  dianalisis  dan dievaluasi  ialah  model  :  Schaefer,  Fox, Schnute, Walter-Hilborn, dan Clarke Yoshimoto Pooley (CYP).  Berdasarkan hasil evaluasi  secara  statistika  sesuai  (kesesuaian tanda, nilai R 2 , nilai validasi, dan signifikansi koefisien  regresi  model),  akan  diperoleh suatu model yang “terbaik” sebagai penduga. Dari  model  terbaik  tersebut  dihitung  nilai C MSY , upaya tangkap optimum (E MSY ), tingkat pemanfaatan, dan tingkat pengusahaan sumberdaya perikanan tongkol.

## HASIL DAN  PEMBAHASAN
Hasil tangkapan perikanan tongkol di perairan SITARO dari tahun ke tahun   relatif tetap.  Data  hasil  tangkapan  selang  tahun 2008-2013, disajikan pada Tabel 1.
Tabel  1.    Jumlah  hasil  tangkapan,  upaya
tangkap, dan CPUE ikan tongkol  di  perairan  SITARO tahun 2008-2013
Sumber  :    Diolah  dari  data  Dinas  Kelautan dan  Perikanan    Kabupaten  SITARO  dan Provinsi Sulawesi Utara
Hasil  analisis  regresi  untuk  model produksi  surplus  disajikan  pada  Lampiran  1, yang diuraikan sebagai berikut :
Model  Schaefer Dari hasil analisis diperoleh
persamaan  regresi
t t E C =  0,383  –
0,00003523  E t , dengan  nilai  koefisien determinasi  (R 2 )  =  0,953  dan  tingkat signifikansi  p  <  0,01.    Dengan  demikian model  produksi  penduga  hasil  tangkapan untuk model Schaefer sesuai persamaan (8)
ialah : C t = 0,383 E t – 0,00003523 E t 2 . Model  Fox
Dari hasil analisis regresi  diperoleh persamaan regresi :
Ln t t E C = -0,335 – 0,000238 E t , dengan R 2 =
0,982  (p  <  0,01).  Penduga  hasil  tangkapan untuk model Fox sesuai persamaan (13) : C t =  E t . e (-0,335 – 0,000238 Et) . Model  Schnute
Untuk metode Schnute sesuai persamaan (16), didapatkan persamaan regresi  : Ln(U t+1 /U t )  =  1,909  –  4,144 (U t+1 +U t )/2  -  0,000186  (E t+1 +E t )/2 dengan R 2 = 0,072, dan semua koefisen regresi tidak ada yang signifikan  (p>0,05).

## Model   Walter - Hilborn
Pada  metode  Walter–Hilborn  dengan menggunakan  persamaan  (17)  diperoleh persamaan regresi (U t+1 /U t )-1 = 2,345 – 6,964 U t -  0,000189  E t dengan  R 2 =  0,036,  semua koefisien regresi  tidak signifikan (p>0,05).
Model Clarke Yoshimoto Pooley (CYP) Pada metode CYP diperoleh persamaan regresi, menurut persamaan (19) : Ln(U t+1 )  =  -0,608  -  0,778  ln(U t )  -  0,000211 (E t +E t+1 ) dengan  R 2 =  0,962,  dan  tidak semua koefisen regresi signifikan.

## PEMBAHASAN
Hasil  perhitungan  validasi  data  untuk kelima model produksi surplus disajikan pada Lampiran 2, yang diringkas pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan validasi data untuk kelima model produksi
Model Schaefer Model Fox Model Schnute Model Walter- Hilborn Model  CYP Kesesuaian Tanda Sesuai Tidak Sesuai Sesuai Tidak Sesuai Tidak Sesuai Nilai  R 2 0,953 0,964 0,072 0,036 0,962 Nilai Validasi 0,0201 0,0210 0,0399 0,0568 2,2955 Signifikansi Koefisien Regresi Individu Signifikan Tidak Signifikan Tidak Signifikan Tidak Signifikan Tidak Signifikan Dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  2,
terlihat bahwa yang paling sesuai ialah model Schaefer dengan  nilai  R 2 sangat  besar  (R 2 = 0,953)  dan  validasi  (nilai  residual)  paling kecil.    Dari  model  Schaefer  diperoleh  nilai  a =  0,383  dan  nilai  b  =  0,00003523,  dengan
persamaan  (9)  dan  (10)  dapat  dihitung  nilai upaya optimum (E opt ) dan tangkapan maksimum lestari (C MSY )  sebagai berikut :
E opt =   
708 , 5435 ) 00003523 , 0 ( 2 383 , 0 2 b a
5436  trip/tahun. Tahun Tangkapan (ton) Upaya (trip) CPUE =
t t E C
(ton/trip 2008 945,2 7140 0,13238 2009 900,3 7400 0,12166 2010 950,2 7000 0,13574 2011 990,4 6000 0,16507 2012 1008,8 6100 0,16538 2013 1080,5 6010 0,17978 Rata- rata 979,2 6608,3 0,15000
C MSY = b a 4 2 = ) 00003523 , 0 ( 4 383 , 0 2 = 1040,94  ton/tahun. Ini berarti bahwa untuk menjaga kelestarian sumberdaya
perikanan tongkol secara teknis dan biologis, dalam setahun  jumlah  unit  penangkapan  tidak boleh melebihi 5436 trip. Untuk menjaga kelestarian  sumberdaya  ikan  tongkol  di perairan  Kabupaten  Kepulauan  SITARO, maksimum  ikan  tongkol  yang  dapat ditangkap sebesar 1040,94 ton per tahun.
Selanjutnya  dari  nilai  E opt dan  C MSY dapat  dihitung  tingkat  upaya  penangkapan dan tingkat pemanfaatan ikan cakalang untuk tahun  tertentu  misalkan  tahun  2013,  sebagai berikut  :  Tingkat    upaya  tahun  2013    =
opt E E 2013 x 100% = 5436 6010 x 100%   =  110,56 %
Tingkat pemanfaatan tahun 2013 = MSY C C 2013 x
100 = 94 , 1040 5 , 1080 x 100% = 103,80 %.
Dari  hasil  perhitungan,  ternyata  upaya tangkap  ikan  tongkol  di  perairan  SITARO pada  tahun  2013  sudah  melebihi  tingkat upaya  maksimum  lestari,  demikian  pula tingkat  pemanfaatannya  sudah  melebihi  100 %.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  untuk  tahun 2013 hasil tangkapan sudah melampaui batas tangkapan  maksimum  lestari  atau  terjadi overfishing (tangkap lebih). Penelitian ini
menjelaskan penggunaan beberapa kriteria statistika dalam memilih  model  produksi  surplus  terbaik. Dengan menerapkan beberapa kriteria statistika  dalam  memilih  model  produksi surplus, akan diperoleh hasil yang lebih baik. Para peneliti di bidang perikanan mendapatkan  pedoman  dalam  menetapkan kriteria  pemilihan  model  produksi  surplus, sekaligus juga menghindari penerapan langsung satu model saja dalam menganalisis model produksi surplus di suatu perairan.
Karena adanya indikasi terjadi overfishing (tangkap  lebih),  disarankan  agar pemerintah  menerapkan  peraturan  mengenai pembatasan  ukuran  ikan  tongkol  yang  akan ditangkap.  Peraturan  tersebut  harus  diawasi pelaksanaannya  melalui  sistem monitoring, controlling,  dan  surveillance (MCS)  yang tegas.  Selain  itu,  untuk  mencegah  tingkat
pemanfaatan  yang  mengganggu  kelestarian stok,  perlu  dilakukan  pengaturan  zonasi penangkapan  melalui  alokasi  penggunaan rumpon  yang  menjadi  daerah  penangkapan ikan tongkol.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
1.  Model    Produksi  Surplus  yang  dapat digunakan untuk menelaah hasil tangkapan  ikan  tongkol  di  perairan SITARO  ialah  Model    Schaefer,  dengan persamaan    : C t =    0,383  E t - 0,00003523 E t 2
2.   Hasil  tangkapan  maksimum  lestari  ikan tongkol  C MSY sebesar  1040,94  ton  per tahun,  diperoleh  pada  tingkat  upaya tangkap E MSY 5436 trip. Untuk tahun 2013 besarnya  tingkat  pemanfaatan  sebesar 103,80  %  dan  ini  tergolong overfishing (tangkap-lebih), dengan tingkat pengupayaan sebesar 110,56 % juga sudah melampaui batas nilai optimum. Saran
1.  Dalam menerapkan model produksi surplus  di  suatu  perairan,  tidak  hanya langsung menggunakan satu model tertentu saja, tetapi hendaknya menggunakan beberapa model yang dipilih  berdasarkan  kriteria  statistika. Kriteria  tersebut  menyangkut  antara  lain  : kesesuaian  tanda  koefisien  model,  nilai koefisien  determinasi  (R 2 ),  nilai  validasi, dan signifikansi koefisien regresi model. 2.    Karena  ada  indikasi  terjadi overfishing (tangkap  lebih)  dan  besarnya  intensitas upaya  penangkapan  tongkol  di  perairan SITARO, disarankan secepatnya dilakukan pengawasan oleh pihak berkompeten  untuk  menangani  masalah ini. Terutama melakukan efisiensi terhadap upaya tangkap.
3.      Perlu  adanya  perbaikan  sistem  penyajian dan  pengumpulan  data  perikanan  yang dilakukan  pemerintah,  agar  tersedia  data yang  sesuai  untuk  kebutuhan  analisis pengelolaan  sumberdaya.  Sebagai  contoh, untuk  data  upaya  tangkap  ( effort )  tidak hanya  dicatat  nilai  nominalnya  (jumlah kapal,  jumlah  alat,  dan  lain-lain),  akan tetapi  yang  lebih  penting  lagi  ialah  nilai efektifnya.  Misalnya  jumlah  hari-kapal ( boat-day )  yaitu  jumlah  kapal  dikali jumlah hari operasi.  Data seperti ini lebih
dapat  menggambarkan  efektifitas  upaya tangkap,  dibanding  dengan  hanya  jumlah kapal  atau  jumlah  alat  tangkap  yang digunakan  yang  belum  tentu  semuanya efektif.

## DAFTAR  PUSTAKA
Boer,  M.,  dan  K.A.    Azis.    1995 . Prinsip- prinsip Dasar Pengelolaan Sumberdaya Perikanan  Melalui  Pendekatan  Bio- Ekonomi.    Jurnal  Ilmu-ilmu  Perairan dan Perikanan III(2):109-119.
Coppola G., and S. Pascoe.  1996.  A Surplus Production  Model  with  a  non-linear Catch-Effort  Relationship.    (Research Paper  105)  Center  for  the  Economics and Managemant of Aquatic Resources University of Portsmouth.
[DKP]    Dinas  Kelautan  dan  Perikanan Provinsi  Sulawesi  Utara.    2012. Statistik  Perikanan  Tangkap  Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2011.
Fauzi,  A.,  dan  S.  Anna.    2005.    Pemodelan
Sumberdaya  Perikanan  dan  Kelautan untuk Analisis Kebijakan. PT. Gramedia Pustaka Utama,  Jakarta. Fox,  W.W.    1970.    An  Exponential  Surplus
Yield  Model  for  Optimazing  Exploited Fish  Population.  Trans.  Am.  Fish  Soc. 99(1):80-88.
Gulland,  J.A.    1983.    Fishing  and    Stock  of
Fish at Iceland.  Mui.`Agric. Fish Food, Invest. (Ser.2) 23(4): 52 – 70. Kekenusa,  J.S.    2006.  Pemodelan  Hasil Tangkapan dan Evaluasi Model Produksi  Surplus  Ikan  Cakalang  yang
Tertangkap  di  Perairan  Sekitar  Bitung Provinsi  Sulawesi  Utara.    Disertasi (Tidak  Dipublikasikan).    Program Pascasarjana  Universitas  Airlangga. Surabaya.  140 hal.
Kekenusa , J.S . 2007.  Analisis  Bio-ekonomi Ikan  Cakalang  yang  Tertangkap  di
Perairan Sekitar Bitung Provinsi Sulawesi  Utara.    Pacific  Journal  Vol.2 No.1 :71-76. Kekenusa,  J.S.,  V.N.R.  Watung,  Dj.  Hatidja, dan  A.J.  Rindengan.  2008.  Penentuan Status  Pemanfaatan  dan  Skenario Pengelolaan Ikan Cakalang ( Katsuwonus pelamis ) yang Tertangkap di  Perairan  Sulawesi  Utara.    Laporan Penelitian Hibah Bersaing.
Kekenusa,  J.S.,  V.N.R.  Watung,  dan  Dj.
Hatidja. 2009. Penentuan Status Pemanfaatan dan Skenario Pengelolaan Ikan  Cakalang  ( Katsuwonus  pelamis ) yang  Tertangkap  di  Perairan  Sangihe- Talaud.    Laporan  Kegiatan  Penelitian Strategis Nasional Tahun 2009.
Meyer,  W.J.    1987.    Concepts  of Mathematical  Modelling.    McGraw- Hill Inc. New York.  439p.
Monintja,  D.  R.,  dan  R.  Yusfiandayani. 1999.    Teknologi  Penangkapan  Ikan Cakalang  dan  Tuna.    Laboratorium Teknologi  Penangkapan  Ikan,  FPIK- IPB.  Bogor.  27 hal.
Monintja,  D.  R.,  dan  R.  Yusfiandayani.
2001. Pemanfaatan Sumberdaya Pesisir Dalam Bidang Perikanan Tangkap. Prosiding Pelatihan Pengelolaan  Wilayah  Pesisir  Terpadu. IPB,  Bogor.
Schnute,   J. 1977.  Improved Estimates from the  Schaefer  Production  Models  : Theoretical  Considerations  :  J.  Fish. Res. Board Can., 34:583-663.
Sparre  ,  P.  and  S.C.  Venema.    1999. Introduksi Pengkajian Stok Ikan Tropis.    Buku  1  Manual.  (Terjemahan J.  Widodo.  I.G.S.  Merta,  S.  Nurhakim, dan  M.  Badrudin).    Pusat  Penelitian dan  Pengembangan  Perikanan,  Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian (Kerjasama dengan Organisasi Pangan dan Pertanian Perserikatan  Bangsa-bangsa).    Jakarta.
438 hal.
Sularso,  A.  2005.  Alternatif  Pengelolaan Perikanan  Udang  di  Laut  Arafura.
Disertasi (Tidak Dipublikasikan).
Sekolah  Pascasarjana  Institut  Pertanian Bogor.  Bogor.  130 hal.
Tinungki,  G.  M.    2005.    Evaluasi  Model Produksi Surplus dalam Menduga Hasil Tangkapan  Maksimum  Lestari  untuk Menunjang Pengelolaan Perikanan
Lemuru Di Selat Bali. Disertasi (Tidak
Dipublikasikan).  Sekolah Pascasarjana Institut  Pertanian  Bogor.    Bogor.    207 hal.
Widodo,    J.    1987.    Modified  Surplus Production Methods of Gulland (1961), and Schnute (1977).  A Serial Seminars Published by Oceana XII(2):119-130.
Zar,    J.H.    1984.    Biostatistical    Analysis. Prentice-Hall,  New Jersey.
Lampiran 1.  Hasil analisis regresi Model Produksi Surplus
1. Model Schaefer Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .976 a .953 .942 .00557525 a. Predictors: (Constant), Et Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .383 .026 14.815 .000 Et -3.523E-005 .000 -.976 -9.045 .001 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Ut
2. Model Fox
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .982 a .964 .955 .0329570184451 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -.335 .153 -2.193 .093 Et .000 .000 -.982  -10.333 .000 1.000 1.000 a. Dependent Variable: Ln Ut 3. Model Schnute
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .268 a .072 -.856 .14551782 a. Predictors: (Constant), (Et + Et+1)/2, (Ut + Ut+1)/2 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 1.909 9.234 .207 .855 (Ut + Ut+1)/2 -4.144 24.424 -.804 -.170 .881 .021 48.353 (Et + Et+1)/2 .000 .001 -1.037 -.219 .847 .021 48.353
a. Dependent Variable: Ln (Ut+1 / Ut)

## 4. Model  Walter - Hilborn
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the
Estimate 1 .189 a .036
-.929
.15702548 a. Predictors: (Constant), Et, Ut Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 2.345 18.306 .128 .910 Ut -6.964 51.500 -1.233 -.135 .905 .006 172.422 Et .000 .002 -1.066 -.117 .918 .006 172.422
a. Dependent Variable: (Ut+1 / Ut) - 1

## 5. Model CYP
Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta
Tolerance VIF 1 (Constant) -.608 .328 -1.854 .205 Ln Ut -.778 .400 -.666 -1.947 .191 .161 6.201 Et + Et+1 .000 .000 -1.554 -4.542 .045 .161 6.201
a. Dependent Variable: Ln (Ut+1)
Lampiran 2.  Validasi model produksi surplus
1. Model  Schaefer : 2
00003523 , 0 383 , 0 ˆ t t t E E C   2. Model  Fox : ) 000238 , 0 335 , 0 ( . ˆ t E t t e E C   
3. Model  Schnute :
2 1 ˆ X c X b a Y    2 1 000186 , 0 144 , 4 909 , 1 X X   
r  =  a  = 1,909      q  =  c  = 0,000186     b  =
144 , 4  Kq r
K  = 699 , 2476 ) 000186 , 0 )( 144 , 4 ( 999 , 1   bq r 2 2 ˆ t t t E r Kq E Kq C   =  0,4607 E t -  0,000045 E t 2
4. Model Walter – Hilborn : 2 1 ˆ X c X b a Y    2 1 000189 , 0 964 , 6 345 , 2 X X   
r  =  a  = 2,345      q  =  c  = 0,000189     b  = 964 , 6  Kq r
K  = 649 , 1781 ) 000189 , 0 )( 964 , 6 ( 345 , 2   bq r 2 2 ˆ t t t E r Kq E Kq
C   =  0,3367 E t -  0,000027 E t 2
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .981 a .962 .925 .04439342
a. Predictors: (Constant), Et + Et+1, Ln Ut
Tahun C t (ton) E t (trip) Validasi : Abs( t t t C C C ˆ
 ) Schaefer Fox Schnute Walter- Hilborn CYP 2008 945,2 7140 0,0069 0,0122 0,0530 0,0872 2,6991 2009 900,3 7400 0,0052 0,0103 0,0495 0,1253 3,1288 2010 950,2 7000 0,0047 0,0039 0,0733 0,0881 3,5212 2011 990,4 6000 0,0397 0,0397 0,0392 0,0584 1,4598 2012 1008,8 6100 0,0165 0,0128 0,1259 0,0400 1,5364 2013 1080,5 6010 0,0474 0,0474 0,0582 0,0295 1,4278 Rataan 979,23 6608,3 0,0201 0,0210 0,0399 0,0568 2,2955
5. Model CYP : 2 1 ˆ X c X b a Y    2 1 000211 , 0 778 , 0 608 , 0 X X     00296 , 0 ) 018 , 16 2 ( 000211 , 0 ) 2 ( 018 , 16 778 , 0 1 ) 778 , 0 1 ( 2 1 ) 1 ( 2               r c q b b r 3419 , 0 ) 018 , 16 ( 2 ) 018 , 16 2 ( 608 , 0 2 ) 2 (        r r a Q 0065 , 240 00296 , 0 3419 , 0     e q e K Q 2 2 ˆ t t t E r Kq E Kq C   =  0,7104 E t -  0,000131 E t 2