http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN       : 2620-309X

## VARIBEL-VARIABEL YANG BERPERAN PENTING DALAM SISTEM PERIKANAN TANGKAP NASIONAL

## THE IMPORTANT VARIABLES OF NATIONAL CAPTURE FISHERIES SYSTEM
Rony Megawanto 1* , Akhmad Fauzi 2 , Luky Adrianto 3 , & Aceng Hidayat 4
1 Program Studi Pengelolaan Sumber Daya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor, 16129, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
3 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University, Bogor, 16128, Indonesia
4 Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University, Bogor, 16680, Indonesia
* E-mail: romeo90245@yahoo.com

## ABSTRACT
The  main  problems  of  Indonesian  capture  fisheries  are  overfishing,  fishermen  poverty,  and degradation  of  marine  ecosystems  in  which  there  are complex  relationships.  Therefore, the  research in October 2018-October 2019 aims to determine essential variables of the national capture fisheries system  that  can  assist  the  government  in  the  making  capture  fisheries  policies  more  effectively  by using  method  and  software  MICMAC  (Matrice  d'Impacts  Croisés-Multiplication  Appliquee  à  un Classement). The results showed that there were 28 variables of national capture fisheries system that consist  of  5  categories,  namely  economy,  policy,  social-cultural,  environment,  and  science  and technology.  Structural  analysis  shows  that  variables  with  the  most  substantial  influence  based  on Matrix  of  Direct  Influences  (MDI)  and  Matrix  of  Indirect  Influences  (MII)  are  the  production  of capture  fisheries,  IUU  fishing,  policy  on  capture  fisheries,  and  cost  of  fishing.  Meanwhile,  variables with the most substantial dependence based on MDI and MII are the fish stock and fisheries industry. Also,  the  displacement  map  from  MDI  to  MII  is  only  occurred  within  the  quadrant  (out  of  four quadrants),  but  the  variable  of  government  subsidy  that  changes  from  relay  variable  quadrant  to dependent variable quadrant.
Keywords : capture fisheries, MICMAC, policy, system, variables

## ABSTRAK
Masalah  utama  perikanan  tangkap  Indonesia  adalah overfishing ,  kemiskinan  nelayan,  dan  kerusakan ekosistem  laut  dimana  terdapat  hubungan  yang  kompleks  satu  sama  lain.  Oleh  karena  itu,  penelitian yang berlangsung Oktober 2018-Oktober 2019 ini bertujuan untuk  mengurai peubah/variabel penting pada struktur sistem perikanan tangkap nasional yang  dapat membantu pemerintah dalam  mengambil kebijakan perikanan tangkap untuk lebih efektif dengan menggunakan metode dan software MICMAC ( Matrice d'Impacts Croisés-Multiplication Appliquee à un Classement ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa  terdapat  28  peubah  sistem  perikanan  tangkap  nasional  yang  terdiri  dari  5  kategori,  yaitu ekonomi,  kebijakan,  sosial  budaya,  lingkungan,  serta  sains  dan  teknologi.  Analisis  struktural  sistem perikanan  tangkap  Indonesia  menunjukkan  bahwa  peubah  yang  paling  berpengaruh  berdasarkan Matrix of Direct Influences (MDI) dan Matrix of Indirect Influences (MII) adalah produksi perikanan tangkap, IUU fishing , policy /kebijakan perikanan tangkap, dan biaya melaut. Sementara peubah yang memiliki tingkat ketergantungan paling tinggi berdasarkan MDI dan MII adalah stok ikan dan industri perikanan. Selain itu, displacement map dari MDI ke MII hanya terjadi di dalam kuadran (dari empat kuadran), kecuali peubah bantuan pemerintah yang berpindah dari kuadran relay variable ke kuadran dependent variable .
Kata kunci : kebijakan, MICMAC, perikanan tangkap, peubah, sistem

## I. PENDAHULUAN
Perikanan  laut  merupakan  sumber daya  penting  untuk  memenuhi  kebutuhan protein,  bahan  baku  industri  perikanan,  dan lapangan kerja  bagi  jutaan  manusia  di dunia. Sumber daya ikan juga memiliki nilai budaya dan  nilai  ekologi  yang  penting  bagi  kehi- dupan  manusia.  Dimasa  mendatang  menurut FAO  (2016),  perikanan  diperkirakan  akan memberikan  kontribusi  signifikan  dalam ketahanan pangan dan kecukupan nutrisi bagi populasi  global.  UN  (2017)  memperkirakan jumlah penduduk dunia tahun 2045 mencapai 9,5 milyar orang, 318 juta diantaranya adalah penduduk Indonesia.
Dewasa  ini  perikanan  Indonesia terancam  oleh  tiga  masalah  utama,  yaitu overfishing , kemiskinan nelayan, dan kerusakan ekosistem laut. Kondisi overfished terjadi  di  semua  Wilayah  Pengelolaan Perikanan  (WPP)  baik  pada  saat  estimasi stok  ikan  sebesar  6,5  juta  ton  per  tahun (Kepmen  45/2011  tentang  estimasi  potensi sumber  daya  ikan  di  wilayah  pengelolaan perikanan  Negara  Republik  Indonesia),  saat stok  sebesar  9,9  juta ton  per tahun  (Kepmen 47/2016  tentang  estimasi  potensi,  jumlah tangkapan  yang  diperbolehkan,  dan  tingkat pemanfaatan  sumber  daya  ikan  di  wilayah pengelolaan  perikanan  Negara  Republik Indonesia),  maupun  saat  stok  ikan  sebesar 12,5  juta  ton  per  tahun  (Kepmen  50/2017 tentang  estimasi  potensi,  jumlah  tangkapan yang diperbolehkan, dan tingkat pemanfaatan sumber  daya  ikan  di  wilayah  pengelolaan perikanan  Negara  Republik  Indonesia). Sementara  kemiskinan  nelayan  terlihat  dari hasil  penelitian  Sutomo  &  Marhaeni  (2015) yang  menunjukkan  bahwa  persentase  rumah tangga  miskin  dengan  usaha  penangkapan ikan  di  laut  mencapai  23,79%,  sedangkan persentasi  penduduk  miskin  Indonesia  pada tahun  yang  sama  sebesar  11,25%.  KKP (2015)  menjelaskan  bahwa  berdasarkan  data series  2004-2014,  jumlah  nelayan  di  laut didominasi  oleh  nelayan  penuh,  yaitu nelayan  yang  menggantungkan  seluruh  naf-
kah  hidupnya  pada  kegiatan  penangkapan ikan. Jumlah  nelayan penuh pada 2004-2014 mengalami  kenaikan  rata-rata  sebesar  1,84% per tahun.  Sedangkan, nelayan sambilan uta- ma dan nelayan sambilan tambahan mengala- mi  penurunan  rata-rata  masing-masing  sebe- sar 2,22% dan 0,23% per tahun.
Di  sisi  lain,  kondisi  kerusakan ekosistem  laut  dilaporkan  pada  kondisi  yang kurang  menggembirakan:  i) Terumbu karang dengan  kondisi  sangat  baik  sebesar  6,39%, baik  23,40%,  sedang  35,06%,  dan  jelek 35,15% (Suharsono, 2017); ii) Padang lamun dalam  kondisi  sehat  hanya  sebesar  5%, kurang  sehat  80%,  dan  tidak  sehat/miskin 15% (Hernawan et al ., 2017).
Lingkaran  setan  antara overfishing , kemiskinan  nelayan,  dan  kerusakan  ekosis- tem  laut  dapat  dijelaskan  secara  teoritis melalui  teori Malthusian  overfishing .  Pauly (1994)  menjelaskan  bahwa  perikanan  skala kecil di  negara  berkembang tropis umumnya miskin  dan  kurang  alternatif  pekerjaan  lain, sehingga  ketika  mereka  mulai  menangkap ikan  akan  sulit  berhenti  meskipun  sumber- daya  ikan  menurun  dengan  cepat  sepanjang waktu.  Fauzi  (2005)  lebih  lanjut  mengurai- kan  bahwa Malthusian  overfishing terjadi manakala  nelayan  skala  kecil  yang  biasanya miskin  dan  tidak  memiliki  alternatif  peker- jaan  memasuki  industri  perikanan  namun menghadapi  hasil  tangkap  yang  menurun. Kondisi  ini,  nelayan  terpaksa  melakukan penangkapan  ikan  yang  merusak  sebagai upaya untuk mempertahankan pendapatan.
Analisis  terhadap kompleksitas  hubu- ngan antara overfishing , kemiskinan nelayan, dan  kerusakan  ekosistem  laut  dapat  dilaku- kan  dengan  menggunakan  pendekatan  sis- tem,  yaitu  suatu  pendekatan  analisis  organi- satoris  yang  menggunakan  ciri-ciri  sistem sebagai  titik  tolak  (Marimin  &  Maghfiroh, 2010). Terdapat dua ciri penting dalam suatu sistem,  yaitu:  a)  Setiap  perubahan  dalam suatu  bagian  dari  sistem  memengaruhi seluruh  sistem;  dan  b)  Sistem  bekerja  dalam suatu  lingkungan  yang  lebih  luas  dan  bahwa ada perbatasan antara sistem dengan
lingkungannya (Budiardjo, 2012).  Sementara Marimin  &  Maghfiroh  (2010)  menekankan bahwa  terdapat  dua  hal  umum  dalam pendekatan  sistem,  yaitu;  a)  Semua  faktor penting  mendapatkan  solusi  yang  baik untuk menyelesaikan  masalah;  dan  b)  Pembuatan model kuantitatif untuk membantu keputusan secara rasional.
Secara umum, Charles (2008) menguraikan bahwa struktur sistem perikanan  terdiri  dari  beberapa  komponen, yaitu  sistem  alam  ( natural  system ),  sistem manusia ( human system ), dan sistem pengelolaan  perikanan  ( fishery  management system ).  Sementara  Fauzi  (2010)  membagi struktur  perikanan  ke  dalam  tiga  komponen utama,  yaitu  basis  sumber  daya  ( resource base ), industri perikanan primer, dan industri pengolahan  dan  perdagangan. Penelitian  ini bertujuan untuk  menentukan  variabel/peubah yang  berperan  penting  pada  struktur  sistem perikanan  tangkap  nasional  guna  membantu pemerintah  dalam  mengambil  kebijakan perikanan  tangkap  secara  lebih  efektif. Dalam  kerangka  yang  lebih  sederhana, Adrianto (2018) menjelaskan bahwa perikanan  merupakan  sistem  ekonomi  yang menjamin  ekosistem  harus  sehat  karena tanpa ekosistem sehat maka tidak ada sumber daya ikan yang sehat.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan Oktober  2018-Oktober  2019  dengan  metode Focus  Group  Discussion (FGD)  yang  dilak- sanakan  pada  tanggal  27  Oktober  2018  di Ruang  Kuliah  A  PSL  Kampus  IPB Baranangsiang, Bogor.

## 2.2. Material dan Data
Data  primer  diperoleh  melalui  FGD dengan  format  ‘ world  café ’,  tidak  ada pembagian  kelompok  kecil  dan  setiap pembahasan tema berakhir dengan konsensus atau  kesepakatan.  Narasumber  yang  menjadi peserta  FGD  merupakan  perwakilan  dari
Kementerian Koordinasi Bidang Ke- maritiman, Kementerian Kelautan dan Perikanan  (KKP),  program  perikanan  FAO, program  perikanan  UNDP,  PKSPL-IPB, USNI, dan Environment Defend Fund (EDF). Dengan  demikian,  para  narasumber  merupa- kan  perwakilan  dari  stakeholder  pemerintah, akademisi,  lembaga  pembangunan  inter- nasional, dan Lembaga Swadaya  Masyarakat (LSM).  Pihak  swasta  yang  diundang  dalam FGD  ini  tidak  sempat  hadir,  sehingga  tidak ada  perwakilan  dari  stakeholder  sektor swasta  yang  menjadi  peserta  FGD.  Namun demikian  beberapa  peserta  FGD  yang  hadir memiliki  kerjasama  yang  erat  dan  cukup panjang dengan  pihak swasta  sehingga dapat memahami paradigma berpikir sektor swasta.
Data  sekunder  yang  digunakan  di- peroleh  dari  berbagai sumber,  seperti  KKP, Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  laporan  hasil penelitian, media, dan sumber lainnya.

## 2.3. Metode Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  analisis struktural  yang  merupakan  salah  satu  alat ( tool )  dalam  pendekatan  sistem,  yaitu  “ tool ” yang  dirancang  untuk  menghubungkan  ide- ide  sehingga  mampu  menentukan  variabel- variabel  yang  esensial  dalam  suatu  sistem (Fauzi,  2019).  Menurut  Godet  (2007), analisis  struktural  digunakan  untuk  meng- identifikasi  elemen-elemen  prinsip  (peubah/ variabel)  sebuah  sistem  untuk  kemudian menentukan  apakah  suatu  elemen  berpenga- ruh  ( influence )  atau  tergantung  ( dependent ) pada elemen lainnya.
Analisis  struktural  dalam  penelitian ini  menggunakan  metode  dan software MICMAC atau Cross-Impacts Matrix- Multiplication Applied to Classification yang dikembangkan  oleh  Godet  (1994).  Menurut Fauzi  (2019),  metode  MICMAC  banyak digunakan  untuk  analisis  keberlanjutan, seperti  Ahmed et  al .  (2009)  yang  meng- analisis  variabel  keberlanjutan  untuk  kondisi padang  pasir  di  Mesir,  Almeida  &  Moraes (2013)  yang  menganalisis  variabel  teknologi yang  berkontribusi  terhadap  pembangunan
berkelanjutan,  Delgado-Serrano et al. (2016) yang  menganalisis  pengelolaan  sumber  daya alam  di  Meksiko,  Kolombia,  dan  Argentina, Jaziri  & Boussaffa (2010) yang  menganalisis keberlanjutan  pariwisata  di  Tunisia,  serta Paulus  &  Fauzi  (2017)  yang  menganalisis keberlanjutan  masyarakat  pesisir  di  Nusa Tenggara. Penelitian lain yang menggunakan metode  MICMAC  adalah  Toumache  & Rouaski  (2016)  yang  melakukan  analisis prospektif terhadap pertumbuhan ekonomi di Algeria,  Walters et  al. (2018)  yang menganalisis  adopsi  panel  surya  di  Chile, dan  Suprun et  al. (2017)  yang  melakukan analisis inovasi kebijakan di Rusia.
Alat  pembangkit  ( generating  tool ) dalam  mengakuisisi  pengetahuan  pakar dilakukan  melalui  FGD.  Analisis  struktural dengan  metode  MICMAC  terdiri  atas  tiga tahap  sebagaimana  diuraikan  Fauzi  (2019), sebagai berikut:
Figure 1.  Stages of structural analysis with MICMAC method (Fauzi, 2019) .

## 2.3.1.  Tahap 1: Identifikasi Peubah Sistem Perikanan Tangkap Nasional
Identifikasi  awal  peubah  sistem  peri- kanan  tangkap  Indonesia  dilakukan  melalui kajian literatur, seperti Charles (2008), Fauzi (2010),  Adrianto  (2018),  Eriyatno  (2012), dan  lainnya.  Identifikasi  awal  ini  meng- hasilkan  daftar  panjang  peubah  sistem perikanan  tangkap  yang  kemudian  dibagi  ke dalam  3  kategori,  yaitu:  a)  Ekonomi  dan sosial; b) Tata kelola; dan c) Lingkungan.
Selanjutnya  dilakukan  reduksi  terha- dap daftar panjang yang dinilai tidak relevan dan  menggabungkan  beberapa  peubah  yang dinilai  sama  hingga  jumlah  peubah  sistem berjumlah  15.  Daftar  15  peubah  ini  yang kemudian  dibahas  pada  FGD  yang  dihadiri oleh  para  pakar.  Beberapa  peubah  pokok diantaranya  adalah  harga  ikan,  produksi perikanan,  ekspor,  biaya  melaut  (kategori ekonomi dan sosial); Kebijakan pengendalian perikanan,  subsidi  perikanan,  pemberantasan IUUF  ( Illegal,  Unreported, dan Unregulated Fishing ),  kebijakan  kawasan  konservasi  laut (kategori  tata  kelola);  kualitas  perairan, kesehatan  ekosistem  pesisir,  dan  stok  ikan (kategori lingkungan).

## 2.3.2.  Tahap 2: Identifikasi Hubungan antar Peubah Sistem Perikanan Tangkap Nasional
Berdasarkan  daftar  peubah  sistem hasil  FGD,  disusun  hubungan  kontekstual langsung  ( direct  influence )  antar  peubah yaitu  dengan  memberi  nilai  pengaruh  suatu peubah terhadap peubah  lainnya dengan skor sebagai  berikut:  0= No  influence (tidak  ada pengaruh); 1= Weak (pengaruh lemah); 2= Moderate  influence (pengaruh  sedang); 3= Strong  influence (pengaruh  kuat);  dan P= Potential  influences (pengaruh  berpotensi di masa depan).
Selain  hubungan  langsung,  analisis struktural  juga  memaparkan  klasifikasi  tidak langsung ( indirect classification ) antar peubah  sistem  perikanan  tangkap.  Jika peubah i secara  langsung  memengaruhi peubah k dan  jika  peubah  k  secara  langsung memengaruhi  peubah j ,  maka  perubahan yang memengaruhi peubah i dapat memengaruhi  ( repercussions )  peubah j . Dengan  kata  lain,  terdapat  hubungan  tidak langsung  antara  peubah i dan j .  Ketika matriks  dipangkat  dua,  maka second  order relationship akan  memperlihatkan  hubungan sebagai berikut:
A 2 =AxA={a 2 ij } dimana a 2 ij =∑ k a 1 ik .a 1 kj .... (1)
Jika a 2 ij tidak sama dengan 0, terdapat paling  tidak  satu k dimana a 1 ik .a 1 kj =1 ,  yaitu ada setidaknya satu peubah antara ( intermediate  variable ) k dimana  peubah i mempunyai  dampak  terhadap k  (a 1 ik =1) dan peubah  k  mempunyai  dampak  terhadap peubah j (a 1 ij =1).
Dapat  dikatakan  bahwa  rute second- order dari i ke j ;  jika a 2 ij =N , terdapat N rute second-order  length dari i ke j melalui N peubah  antara.  Secara  khusus,  ketika a 2 ij =N , terdapat N circuit (lingkaran  pengaruh)  dari second-order length melalui peubah i.
Demikian  juga,  dengan  mengalikan A 3 ,  A 4 ,…,  A n ,  jumlah  rute  pengaruh  (atau lingkaran  pengaruh)  dari  order  ketiga, keempat,…, pangkat ke n , maka interkoneksi antar  peubah  dapat  ditemukan.  Setiap  kali proses  ini  diulang,  hirarki  baru  dari  peubah dapat  disimpulkan.  Klasifikasi  ini  berda- sarkan jumlah aksi (pengaruh) tidak langsung yang  dimiliki  terhadap  peubah  lainnya. Ketika  dinaikkan  sampai  pangkat  tertentu, hirarki baru ini menjadi stabil.
Jika  jumlah  linier i  a n ij dinaikkan sampai  suatu  pangkat  untuk  peubah i  (a n ij menjadi satu elemen  matriks  yang dinaikkan hingga  pangkat  ke n ),  ini  berarti  bahwa
terdapat  banyak  jalur  ( path )  dari  panjang  n yang  meningkat  dari  peubah i dan  bahwa peubah i tergantung  pada  banyak  pengaruh dari  peubah  sistem  lain.  Oleh  karena  itu, MICMAC  dapat  mengklasifikasikan  peubah sesuai  dengan  pengaruh  yang  dimiliki  (atau ketergantungan)  dengan  mempertimbangkan jaringan  secara  keseluruhan  dari inter- relationship yang  digambarkan  oleh  matriks struktural analisis.
Matriks dikatakan stabil ketika berada pada  kisaran  100%  yang  berarti  bahwa jumlah  permutasi  yang  diperlukan  untuk klasifikasi  iterasi I identik  dengan  yang diperlukan untuk iterasi I-1.

## 2.3.3.  Tahap 3: Pemetaan dan Urutan Peubah Sistem Perikanan Tangkap Nasional
Berdasarkan  MDI,  setiap  peubah sistem  diklasifikasikan  ke  dalam  empat sektor  (kuadran)  berdasarkan  posisinya  pada diagram  pengaruh-ketergantungan  ( influence -dependence  chart )  yang  terdiri  dari  empat kuadran,  yaitu Influential  variable,  Relay atau intermediate variable, Dependent variable, dan Excluded atau independent variable ( Figure 2).
In fl u e n ce ` Dependence Influential Variables Relay Variables Dependent Variables Independent Variables Input Stakes Output Excluded Variables Regulators
Figure 2. Illustration of system variable positions in the influence-dependence matrix.
Karakteristik  dari  setiap  kuadran adalah sebagai berikut: a) Influential variable adalah  peubah  yang  memiliki  tingkat  pe- ngaruh  tinggi  dan  ketergantungan  rendah;  b) Relay atau intermediate  variable adalah peubah  yang  memiliki  pengaruh  tinggi,  ke- tergantungan  tinggi,  dan  hubungan  antar peubah  tidak  stabil;  c) Dependent  variable adalah peubah yang memiliki pengaruh yang rendah  dan  ketergantungan  yang  tinggi;  dan d) Excluded atau independent  variable adalah  peubah  yang  memiliki  pengaruh  dan ketergantungan rendah.
Hubungan  antar  peubah  juga  ditam- pilkan dalam bentuk grafik yang menunjukan pengaruh  suatu  peubah  terhadap  peubah lainnya dengan tingkatan sebagai berikut: ……. Weakest influences (pengaruh paling lemah)
Weak influences (pengaruh lemah) Moderate influences (pengaruh sedang) Relatively strong influences (pengaruh relatif kuat)
Strongest influences (pengaruh paling kuat)
Figure  3 adalah  ilustrasi  grafik MICMAC  yang  terdiri  dari  delapan  peubah, arah  panah  menunjukan  pengaruh  ketergan- tungan.  Arah  panah  dari  suatu  peubah menunjukan  pengaruh  peubah  tersebut  ter- hadap  peubah  lainnya.  Sebaliknya,  arah panah  ke  suatu  peubah  menunjukan  bahwa peubah tersebut dipengaruhi oleh (tergantung pada)  peubah  lainnya.  Semakin  banyak  arah panah  dari  suatu  peubah  berarti  peubah tersebut  memiliki  pengaruh  besar  terhadap banyak  peubah  lainnya.  Demikian  juga, semakin  banyak arah panah ke suatu peubah berarti  peubah  tersebut  memiliki  tingkat ketergantungan  yang  tinggi  dari  banyak peubah lainnya.
Selain berdasarkan MDI, posisi peubah  pada  kuadran influence-dependence chart juga  berdasarkan  MII,  sehingga  dapat diketahui perubahan posisinya melalui displacement  map .  Selain  itu,  setiap  peubah
Figure 3. Graphic illustration of influence- dependence variables.
sistem  perikanan  tangkap  nasional  dapat  di urutan tingkat pengaruh dan ketergantungan- nya  terhadap  peubah  lainnya  berdasarkan MDI.  Demikian  juga,  dapat  diurutkan  kem- bali  ( re-ranking )  berdasarkan  MII  sehingga dapat  diketahui  perubahannya  dari  MDI  ke MII.  Perubahan  urutan  ini  menunjukkan terjadinya  evolusi  sistem  perikanan  tangkap dalam  jangka  panjang  setelah  menginte- grasikan reaksi berantai ( chain reaction ) dari peubah sistem.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Peubah Sistem Perikanan Tangkap
Daftar  awal  peubah  sistem  perikanan tangkap berdasarkan studi literatur berjumlah
69  yang  dibagi  kedalam  3  kategori,  yaitu kategori  ekonomi  dan  sosial,  kategori  tata kelola,  dan  kategori  lingkungan.  Daftar tersebut  kemudian  dikerucutkan  menjadi  15 peubah  dengan  kategori  yang  sama.  Namun demikian,  saat  FGD  dilakukan  jumlah peubah  yang  disepakati  menjadi  28  ( Table 1) ,  beberapa  peubah  digabung  dan  peubah lainnya  diabaikan  karena  dianggap  tidak  ter- lalu  relevan.  Kategori  peubah  juga  berubah dari  3  kategori  menjadi  5  kategori,  yaitu: ekonomi,  kebijakan,  sosial  budaya,  ling- kungan, dan sains dan teknologi. Terdapat 12 peubah  masuk  kategori  ekonomi,  7  peubah kategori  kebijakan,  3  peubah  kategori  sosial budaya, 4 peubah kategori lingkungan, dan 2 peubah kategori sains dan teknologi.
Table 1. List of important variables in the Indonesian capture fisheries system.
No Complete Variable Abbreviation Description Category 1 Harga ikan Harga Harga ikan mencakup harga ikan domestik dan harga ikan global Ekonomi 2 Produksi perikanan tangkap Produksi Volume hasil tangkapan ikan Ekonomi 3 Ekspor perikanan Ekspor Volume ikan yang diekspor, baik dalam bentuk raw material maupun hasil olahan Ekonomi 4 Industri perikanan Industri Industri pengolahan hasil perikanan Ekonomi 5 Permintaan pasar Pasar Permintaan pasar termasuk komoditas perikanan hasil Fisheries Improvement Project (FIP) Ekonomi 6 Pendapatan negara & daerah PNBP-PAD Pajak, Pendapatan Negara Bukan Pajak (PNBP), dan retribusi perikanan Ekonomi 7 Biaya melaut Biaya Biaya melaut termasuk Bahan Bakar Minyak (BBM), logistik, dan Anak Buah Kapal (ABK) Ekonomi 8 Infrastruktur perikanan Sarpras Infrastruktur perikanan termasuk pelabuhan, pabrik es, Stasiun Pengisian Bahan Bakar Nelayan (SPBN) Ekonomi 9 Inovasi bisnis model perikanan Bisnis-M Bisnis model termasuk melalui pengembangan aplikasi dan platform, Ekonomi
No Complete Variable Abbreviation Description Category 10 Akses permodalan Modal Akses permodalan bagi pelaku usaha perikanan tangkap Ekonomi 11 Pendapatan nelayan Pendapatan Pendapatan nelayan dari hasil penangkapan ikan Ekonomi 12 Kemampuan menabung Saving Tabungan yang dimiliki nelayan Ekonomi 13 Diplomasi Perdagangan Diplomasi Diplomasi perdagangan termasuk dalam proses negosiasi kuota di RFMO dan penjajakan kerjasama perikanan dengan negara lain Kebijakan 14 Jumlah kapal penangkap ikan Kapal Jumlah kapal penangkap ikan, termasuk ukuran small, medium, dan large scale Kebijakan 15 Bantuan pemerintah Bantuan Bantuan pemerintah bagi nelayan termasuk bantuan kapal, alat penangkapan ikan, alat bantu penangkapan ikan, BBM, asuransi nelayan, dsb. Kebijakan 16 Kebijakan perikanan Policy Kebijakan perikanan terutama kebijakan pengendalian dan penegakan hukum perikanan Kebijakan 17 Marine Protected Area MPA Kawasan konservasi di perairan laut, termasuk yang dikelola oleh KKP, KLHK, dan Pemda Kebijakan 18 Kedaulatan perikanan Kedaulatan Kemandirian negara dalam pengelolaan sumber daya ikan Kebijakan 19 IUU Fishing IUU Perikanan Illegal, Unreported, dan Unregulated Kebijakan 20 Jumlah nelayan Jumlah-N Jumlah nelayan Indonesia, terutama nelayan kecil yang mendominasi perairan Indonesia Sosial budaya 21 Kearifan lokal Adat Kearifan lokal, hukum adat, dan kelembagaan lokal masyarakat pesisir/nelayan Sosial budaya 22 Pendidikan dan ketrampilan nelayan Skill Kemampuan nelayan dalam menangkap ikan dengan efisien, termasuk penggunaan teknologi, pemanfaatan pengetahuan lokal, dan sertifikasi kompetensi Sosial budaya 23 Kualitas perairan laut Perairan Kualitas perairan dengan beberapa indikator seperti minim pencemaran, minim sedimentasi, tinggi keragaman hayati, dsb. Lingkungan 24 Kondisi Ekosistem Kesehatan ekosistem laut termasuk Lingkungan
No Complete Variable Abbreviation Description Category ekosistem laut terumbu karang, mangrove, dan padang lamun 25 Kondisi stok ikan di laut Stok Kondisi stok ikan termasuk potensi dan tingkat pemanfaatannya Lingkungan 26 Perubahan iklim Iklim Perubahan iklim dan pemanasan global Lingkungan 27 Data perikanan tangkap Data Pengumpulan dan analisis data perikanan tangkap Sains dan teknologi 28 Teknologi penangkapan ikan Teknologi Teknologi penangkapan ikan, termasuk teknologi 4.0 yang ramah lingkungan Sains dan teknologi

## 3.2. Stabilitas Matriks
Stabilitas  matriks  digambarkan  pada
Table 2 yang menunjukan bahwa dengan dua kali  iterasi  diperoleh  stabilitas  101%  untuk peubah  pengaruh  ( influence  variable )  dan 99% untuk peubah ketergantungan ( dependence variable ).  Hal  ini  berarti  bahwa matriks  memiliki  stabilitas  yang  baik  karena berada pada kisaran 100%.
Table 2. Matrix stability.
Iteration Influence Dependence 1 103% 102% 2 101% 99% 3.3. Matriks Pengaruh Langsung
( Matrix of Direct Influences ) Matriks pengaruh  langsung  atau MDI menggambarkan nilai pengaruh suatu peubah terhadap peubah lainnya dengan rentang skor 0-3. Skor 0 berarti tidak ada pengaruh, skor 1 berarti  pengaruh  lemah,  skor  2  berarti pengaruh sedang, dan skor 3 berarti pengaruh kuat. Sebagai catatan, tingkat pengaruh suatu peubah  terhadap  peubah  itu  sendiri  diberi nilai 0.
Hubungan  kontekstual  antar  peubah ini disajikan dalam bentuk MDI pada Table 3 yang  merupakan  hasil  kesepakatan  FGD. Table  3 menunjukkan  bahwa  diagonal matriks  tersebut  adalah  angka  0  yang  meru- pakan  pengaruh  peubah  terhadap  peubah  itu sendiri. Table  3 juga  menunjukkan  bahwa
penelitian  ini  tidak  mengidentifikasi  nilai  P ( potential  influence ),  yaitu  pengaruh  yang berpotensi muncul di masa mendatang.
Berdasarkan  data  MDI  pada Table  3 , setiap  peubah  sistem  diklasifikasikan  ke dalam  empat  sektor  (kuadran)  berdasarkan posisinya pada diagram pengaruh-ketergantu- ngan  ( influence-dependence  chart )  seperti disajikan  pada Figure  2 .  Garis  vertikal  pada Figure 2 menunjukkan tingkat pengaruh  dan garis  horizontal  adalah  tingkat  ketergantu- ngan. Semakin  tinggi tingkat  pengaruh suatu peubah,  maka  posisinya  pada  peta  akan semakin  ke  atas.  Sementara  semakin  tinggi tingkat  ketergantungan  suatu  peubah,  maka posisinya di peta akan semakin ke kanan.
Figure  4 menunjukkan  posisi  peubah sistem  perikanan  tangkap  pada direct influence/dependence map . Pada garis vertikal,  peubah  produksi  perikanan  berada pada  posisi  paling  tinggi  yang  berarti  bahwa peubah  ini  memiliki  pengaruh  paling  besar dalam  sistem  perikanan  tangkap  Indonesia. Hal  ini  bisa  dipahami  mengingat  Indonesia merupakan  negara  kepulauan  terbesar  di dunia  dengan  luas  perairan  sebesar  640  juta hektar dan panjang garis pantai 108.000 km.
Potensi  sumber  daya  ikan  Indonesia diperkirakan sebanyak 12,5 juta ton per tahun (Kepmen  50/2017),  total  produksi  perikanan tangkap  laut  baru  mencapai  6,72  juta  ton pada  tahun  2018.  Namun  di  sisi  lain, beberapa  sumber  daya  ikan  di  semua Wilayah  Pengelolaan  Perikanan  (WPP) telah
Table 3. Matrix of Direct Influences (MDI) of the national capture fisheries system.
1 : Ha rga 2 : P roduks i 3 : E ks por 4 : Indus tr i
5 : P as ar
6 : P NB P -P AD 7 : B iaya
8 : S ar p ra s 9 : B is nis -M 10 : M oda l 11 : P enda pa tan 12 : S aving 13 : Diplom as i 14 : Ka pa l
1:Harga 0 2 2 3 3 2 3 1 2 2 2 2 1 1 2:Produksi 2 0 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 3:Ekspor 2 1 0 3 1 2 1 2 1 2
1 1 1 1 4:Industri 1 1 2 0 2 2 0 1 1 2
1 1 0 1 5:Pasar 3 2 2 2 0 1 0 1 2 2 2 2 2 1 6:PNBP-PAD 0 1 1 0 0 0 0 2 0 1
1 1 2 1 7:Biaya 2 2 0 0 0 0 0 3 3 3 3 3 3 2 8:Sarpras 1 1 1 1 1 2 2 0 2 2 2 1 2 1 9:Bisnis-M 1 0 0 1 1 0 1 0 0 2 1 1 0 1 10:Modal 1 3 3 3 1 1 1 0 3 0 2 1 0 2 11:Pendapatan 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 3 2 0 12:Saving 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 2 13:Diplomasi 1 1 1 3 2 3 0 1 1 0 1 0 0 0 14:Kapal 1 2 1 1 0 0 1 3 1 1 2 1 3 0 15:Bantuan 0 0 0 2 1 2 0 2 1 1 2 1 2 1 16:Policy 0 3 2 3 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 17:MPA 0 0 0 2 1 1 0 1 0 0 1 1 2 0 18:Kedaulatan 0 1 2
2 2 0 0 1 0 0 0 0 3 1 19:IUU 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 20:Jumlah-N 0 1 1 1 0 1 1 1 2 1 2 1 1 2 21:Adat 0 0 0 1 1 1 1 2 1 0 1 1 1 0 22:Skill 1 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 23:Perairan 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1
24Ekosistem
1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 25:Stok 1 2 2 2 0 1 2 0 1 2
3 1 1 2 26:Iklim 0 0 0 1
1 0 1 1 1 0
1 0 1 0 27:Data 0 1 1 1 1 2 1 1 1 1
0 1 2 0
28:Teknologi
1 1 1
2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 0
Lanjutan…
15 : B antuan 16 : P ol icy 17 : M P A
18 : Ke da ulata n 19 : IUU 20 : Juml ah -N
21 : Ada t
22 : S ki ll 23 : P er ai ra n 24 : E kos is tem
25 : S tok
26 : Ik li m
27 : Da ta 28 : T eknologi 1:Harga 0 1 0 0
2 1 1 2 1 1
1 0 2 1 2:Produksi 1 1 3 1 2 1 1 2 1 2
3 0 2 1 3:Ekspor 1 1 1 1 2 1 0 2 2 2 2 0 2 2 4:Industri 0 1 0 0 0 1 0 2 1 1 2 1 2 1 5:Pasar 0 1 1 0 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 6:PNBP-PAD 2 1 0 1 2 0 0 1 1 1 1 0 1 1
15 : B antuan 16 : P ol icy 17 : M P A 18 : Ke da ulata n 19 : IUU 20 : Juml ah -N 21 : Ada t 22 : S ki ll 2 3 : P er ai ra n 24 : E kos is tem 25 : S tok 26 : Ik li m 27 : Da ta 28 : T eknologi 7:Biaya 2 1 1 0 1 0 0 3 2 2 2 0 1 2 8:Sarpras 1 0 1 1 2 1 0 2 2 2 1 0 1 1 9:Bisnis-M 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1
1 0 1 2 10:Modal 1 0 1 0 1 1 1 2 1 1 1 0 1 1 11:Pendapatan 2 1 1 1 1 1 1 0 0 0 2 0 1 0 12:Saving 2 0 2 0 2 1 1 2 1 1 1 0 1 1 13:Diplomasi 1 1 2 2 2 0 1 3 2 2
1 1 1 1 14:Kapal 2 1 2 0 1 1 1 2 1 1 3 0 2 2 15:Bantuan 0 1 1 2 2 1 1 2 2 2
1 0 1 2 16:Policy 1 0 1 2 1 1 1 1 3 3 3 1 2 2 17:MPA 2 1 0 0 0 0 1 1 1 1 2 1 1 1
18:Kedaulatan
1 2 1 0 3 0 0 0 1 1 1 0 1 1 19:IUU 1 2 2 2 0 1 1 1 2 2 3 0 2 1
20:Jumlah-N
3 1 1 1 2 0 0 1 2 2 2 0 2 1 21:Adat 2 1 2 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 2 22:Skill 1 1 1 0 2 1 1 0 2 2 2 1 1 1
23:Perairan
1 1 1 0 0 1 1 0 0 2 2 1 1 1
24Ekosistem
1 1 1 1 0 1 1 0 3 0 3 2 0 0 25:Stok 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 26:Iklim 1 1 1 1 1 0 0 1 2 3 2 0 1 1
27:Data
1 1 1
1 2 1 0 1 1 1 1 1 0 1
28:Teknologi
2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 0 Note: 0=No influence, 1=Weak influence, 2=Moderate influence, and 3=Strong influence
mengalami overfishing .  Dengan  demikian, perlu  dicari  solusi  bagaimana  meningkatkan produksi perikanan tangkap di satu sisi dan mengurangi overfishing di sisi lain.
Sementara  peubah bussiness  model ( startup )  berada  pada  posisi  paling  bawah yang  mengindikasikan  bahwa  peubah  ini memiliki  pengaruh  paling  rendah  dibanding- kan  dengan  peubah  lainnya.  Kondisi  ini karena startup dalam  dunia  perikanan  masih merupakan  hal  baru,  sehingga  pengaruhnya terhadap  sistem  perikanan  tangkap  belum terlihat.
Pada garis horizontal, peubah kondisi stok  ikan  berada  pada  posisi  paling  kanan yang  mengindikasikan  bahwa  peubah  ini memiliki tingkat ketergantungan  yang paling tinggi  dalam  sistem  perikanan  tangkap  di
Indonesia. Stok ikan dipengaruhi oleh jumlah kelahiran,  pertumbuhan  ikan,  mortalitas alami, dan akibat penangkapan oleh manusia. Penangkapan  ikan  oleh  manusia  merupakan pengaruh  terbesar  terhadap  stok  ikan  di perairan  laut.  Sementara  peubah  perubahan iklim  berada  pada  posisi  paling  kiri  yang mengindikasikan bahwa peubah  ini  memiliki tingkat  ketergantungan  paling  rendah  diban- dingkan dengan peubah lainnya.
Figure  4 juga  menunjukkan  bahwa terdapat  8  peubah  pada  kuadran influential variable ,  7  peubah  pada  kuadran relay variable , 10 peubah pada dependent variable ,  dan  3  peubah  pada excluded variable .  Peubah  yang  masuk  dalam  setiap kuadran adalah sebagai berikut:
Figure 4.  Position  of  national  fishing  system  variable  in  the  direct  influence/  dependence map.
Influential  variable .  Peubah  yang masuk  dalam  kuadran  ini  adalah  produksi perikanan  tangkap,  jumlah  nelayan,  harga ikan, policy /kebijakan  perikanan,  jumlah kapal  penangkap  ikan,  permintaan  pasar, biaya melaut, dan ekspor perikanan. Produksi perikanan  tangkap  merupakan  peubah  yang memiliki  pengaruh  paling  tinggi,  bukan hanya  dalam kuadran ini tapi  juga dalam ke- seluruhan sistem perikanan tangkap nasional. Hal  ini  karena  produksi  perikanan  menjadi alasan  utama  yang  menggerakkan  sistem perikanan  tangkap  nasional.  Ketergantungan produksi  perikanan  tangkap  relatif  rendah dibandingkan  banyak  peubah  lainnya,  meski pun  bukan  yang  paling  rendah.  Salah  satu peubah yang memengaruhi produksi perikan- an  tangkap  adalah  kebijakan  pengendalian perikanan. Sebagai contoh, ketika pemerintah melakukan  kampanye  pemberantasan  IUUF ( Illegal, Unreported, dan Unregulated Fishing ),  lebih  dari  seribu  kapal  perikanan skala  menengah hingga besar (diatas 30 GT) berhenti  melakukan  operasi  penangkapan ikan.
Relay atau intermediate  variable. Peubah  yang  masuk  dalam  kuadran  ini
adalah  IUU fishing ,  teknologi  penangkapan ikan,  bantuan  nelayan, skill nelayan,  akses permodalan,  sarana  dan  prasarana  perikanan tangkap,  dan  diplomasi  perikanan.  IUUF ( Illegal, Unreported, dan Unregulated Fishing )  merupakan  peubah  yang  memiliki pengaruh  paling  tinggi  dalam  kuadran  ini dimana  eksistensinya  memengaruhi  banyak peubah  lainnya.  Pembiaran  terhadap  IUUF akan  menyebabkan  perikanan  tidak  ter- kontrol  sehingga  memengaruhi  stok  ikan  di laut,  mengancam  ekosistem  laut,  dan  me- nyebabkan  jumlah  produksi  perikanan  tidak tercatat dengan  baik.  Di  sisi  lain, IUUF  juga memiliki  ketergantungan  yang  cukup  tinggi terutama  dari  sisi  kemampuan  negara  dalam menjaga kedaulatan laut. Ketika negara seca- ra  serius  hadir  dalam  menjaga  kedaulatan sumber  daya  perikanan  dari  nelayan  asing, misalnya,  maka  IUUF  menurun  secara drastis.  Sebaliknya,  ketika  negara  abai dengan  kedaulatannya,  maka  nelayan  asing akan  mengeksploitasi  sumber  daya  ikan nasional secara ilegal.
Dependent  variable .  Peubah  yang masuk dalam kuadran ini adalah kondisi stok ikan, industri perikanan, kondisi ekosistem
Table 4. Position of national fishing system variable in the influence-dependence chart.
Influential variable Relay / intermediate variable - Produksi perikanan tangkap
- Jumlah nelayan
- Harga ikan
- Policy /kebijakan perikanan
- Jumlah kapal penangkap ikan
- Permintaan pasar
- Biaya melaut
- Ekspor perikanan - IUU fishing - Teknologi penangkapan ikan
- Bantuan nelayan - Skill nelayan - Akses permodalan - Sarana dan prasarana perikanan tangkap - Diplomasi perikanan. Excluded / independent variable Dependent variable - Perubahan iklim
- Adat/kearifan lokal masyarakat pesisir
- Kedaulatan perikanan
- Kondisi stok ikan - Industri perikanan - Kondisi ekosistem laut
- Kualitas perairan laut - Pendapatan nelayan - Data perikanan - Bussiness model - Pendapatan negara dan daerah - Marine Protected Area (MPA) - Saving (tabungan nelayan)
laut,  kualitas  perairan  laut,  pendapatan nelayan,  data  perikanan, bussiness  model , pendapatan  negara  dan  daerah, Marine Protected Area (MPA), dan saving (tabungan nelayan).  Stok  ikan  merupakan  peubah  yang memiliki  tingkat  ketergantungan  paling tinggi,  bukan  hanya  dalam  kuadran  ini  tapi juga  dalam  keseluruhan  sistem  perikanan tangkap  nasional.  Kondisi  stok  ikan  sangat dipengaruhi  oleh  produksi  perikanan  tang- kap,  kegiatan  IUUF,  kebijakan  pengendalian perikanan tangkap, jumlah kapal, dan peubah lainnya.  Dengan  kata  lain,  stok  ikan  lebih banyak menjadi akibat dari peubah lainnya.
Excluded atau independent  variable . Peubah  yang  masuk  dalam  kuadran  ini adalah  perubahan  iklim,  adat/kearifan  lokal masyarakat  pesisir,  dan  kedaulatan  perikan- an. Perubahan iklim merupakan peubah yang memiliki  ketergantungan  paling  rendah, bukan  hanya  dalam  kuadran  ini  tapi  juga dalam  keseluruhan  sistem  perikanan tangkap nasional. Peubah-peubah dalam sistem perikanan  tangkap  nasional  dinilai  tidak banyak memengaruhi  perubahan iklim.
Faktor-faktor  diluar  sistem  perikanan  tang- kap  yang  dinilai  memengaruhi  perubahan iklim,  seperti  deforestasi  dan  penggunaan bahan bakar bakar fosil.
MICMAC  menyajikan  representasi visual  kompleksitas  interaksi  antar  peubah sistem,  terkait  tingkat  pengaruh  dan  keter- gantungan  suatu  peubah  terhadap  peubah lainnya  ( Figure  5) . Figure  5 menunjukkan bahwa  sebagian  besar  peubah  memiliki pengaruh-ketergantungan  yang  sangat  kuat terhadap  peubah  lainnya  yang  diindikasikan dengan  banyaknya  garis  merah  tebal.  Salah satu  peubah  yang  memiliki  pengaruh  kuat paling  banyak  terhadap  peubah  lainnya adalah policy (kebijakan pengendalian perikanan)  dimana  jumlah  garis  merah  tebal dari  peubah policy ke  peubah  lainnya sebanyak  5  garis,  yaitu  ke  peubah  produksi perikanan  tangkap,  stok  ikan,  industri perikanan,  kondisi  perairan,  dan  kondisi ekosistem.  Kebijakan  perikanan  terlihat sangat powerfull ketika  pemerintah  melaku- kan kampanye pemberantasan IUUF. Menurut Marta et al. (2019), setidaknya
Figure 5.  Interaction  of  direct  influence  between  variables  of  the  national  capture  fisheries system.
1.132  kapal  perikanan  eks  asing  ditemukan melanggar  ketentuan  perundang-undangan, sehingga  ijinnya  dicabut  dan  tidak  bisa beroperasi  melakukan  penangkapan  ikan  di perairan Indonesia.
Sementara  peubah  yang  memiliki ketergantungan  kuat  paling  banyak  adalah peubah stok ikan yang ditunjukkan dengan 5 garis merah kearah peubah ini, yaitu produksi perikanan,  jumlah  kapal  penangkap  ikan, kebijakan  perikanan,  IUUF,  dan  kondisi ekosistem  laut.  Kelima  peubah  ini  sangat memengaruhi kondisi stok ikan. Peningkatan produksi  perikanan,  misalnya,  akan  mening- katkan mortalitas ikan dan akan menurunkan stok  ikan  di  perairan  laut.  Sebaliknya,  penu- runan  produksi  perikanan  tangkap  akan meningkatkan  pertumbuhan  ikan  yang  pada gilirannya  meningkatkan  stok  ikan.  Kondisi ini  sejalan  dengan  Fauzi  (2010)  yang menyatakan bahwa stok ikan ditentukan oleh empat  komponen  utama,  yaitu  jumlah  ikan baru  (rekruitmen),  pertumbuhan,  kematian alami  ( natural  mortality ),  dan  penangkapan
ikan  oleh  manusia  ( fishing  mortality ). Penangkapan  ikan  oleh  manusia  merupakan penyebab utama terkurasnya ikan di laut.
3.4. Matriks Pengaruh Tidak Langsung
( Matrix of Indirect Influences ) Dengan  bantuan  MICMAC,  peubah kunci  pada  sistem  perikanan  tangkap nasional diurutkan kembali ( re-ranking ) yang mengungkap  klasifikasi  tidak langsung ( indirect  classification )  melalui  putaran rantai  dan  reaksi  (umpan  balik),  seperti ditunjukan pada Table 5.
Berdasarkan MII pada Table 5 , setiap peubah  sistem  diklasifikasikan  kembali  ke dalam  empat  sektor  (kuadran)  berdasarkan posisinya  pada  diagram  pengaruh  ketergan- tungan  ( influence-dependence  chart ),  seperti disajikan pada Figure 6.
Dibandingkan dengan direct influence-dependence  map pada Figure  4 , tidak  banyak  perubahan  posisi  peubah  pada empat kuadran indirect influence/dependence map , kecuali peubah bantuan pemerintah.
Table 5. Matrix  of  Indirect  Influences  (MII)  of  variable  of  the  national  capture  fisheries system.
1 : Ha rga 2 : P roduks i 3 : E ks por 4 : Indus tr i 5 : P as ar 6 : P NB P -P AD 7 : B iaya 8 : S ar p ra s 9 : B is nis -M 1:Harga 1,014 1,304 1,335 1,887  1,212  1,454  1,151  1,345 1,539 2:Produksi 1,139 1,414 1,455 2,025  1,314  1,591  1,207  1,506 1,683 3:Ekspor 1,017 1,242 1,258 1,766  1,130  1,355  1,050  1,324 1,468 4:Industri 717 872 900 1,244 825 979 763 930 1,052 5:Pasar 979 1,209 1,224 1,670  1,082  1,303 989 1,296 1,418 6:PNBP-PAD 607 750 779 1,064 715 822 625 813 873 7:Biaya 1,062 1,296 1,327 1,843  1,215  1,435  1,083  1,432 1,550 8:Sarpras 864 1,087 1,114 1,573  1,018  1,220 937 1,147 1,278 9:Bisnis-M 540 649 669 947 616 744 574 708 789 10:Modal 834 1,118 1,121 1,552 989 1,209 936 1,117 1,293 11:Pendapatan 514 632 660 903 603 701 532 715 744 12:Saving 518 649 669 951 632 752 556 708 768 13:Diplomasi 858 1,092 1,104 1,527 978 1,178 913 1,101 1,252 14:Kapal 946 1,178 1,209 1,645  1,101  1,272 965 1,270 1,381 15:Bantuan 821 1,012 1,037 1,474 949 1,136 863 1,083 1,186 16:Policy 1,063 1,350 1,356 1,926  1,237  1,474  1,144  1,415 1,574 17:MPA 509 634 661 899 597 686 541 676 744 18:Kedaulatan 681 876 912 1,219 816 936 747 912 1,003 19:IUU 1,101 1,358 1,404 1,938  1,262  1,527  1,167  1,427 1,613 20:Jumlah-N 822 1,047 1,072 1,499 972 1,160 882 1,101 1,223 21:Adat 557 710 734 1,014 671 779 597 748 833 22:Skill 929 1,160 1,182 1,654  1,071  1,272 985 1,240 1,365 23:Perairan 606 765 782 1,084 709 835 649 809 905 24Ekosistem 590 737 751 1,036 691 826 629 778 873 25:Stok 704 891 916 1,291 820 1,023 775 929 1,058 26:Iklim 542 685 696 979 631 731 582 715 793 27:Data 684 861 887 1,223 811 938 736 912 999 28:Teknologi 997 1,263 1,290 1,783  1,159  1,371  1,061  1,316 1,467 Lanjutan… 10 : M oda l 11 : P enda pa tan
12 : S aving
13 : Diplom as i 14 : Ka pa l 15 : B antuan
16 : P ol icy 17 : M P A
18 : Ke da u lata n 1:Harga 1,418  1,800  1,393  1,734  1,220  1,396  1,129  1,415 807 2:Produksi 1,555  1,954  1,532  1,909  1,323  1,513  1,243  1,551 903 3:Ekspor 1,376  1,706  1,354  1,669  1,170  1,337  1,095  1,352 774 4:Industri 972  1,217 960  1,178 830 950 781 967 557
10 : M oda l 11 : P enda pa tan 12 : S aving 13 : Diplom as i 14 : Ka pa l 15 : B antuan 16 : P ol icy 17 : M P A 18 : Ke da ulata n 5:Pasar 1,339  1,653  1,314  1,638  1,130  1,287  1,064  1,273 726 6:PNBP-PAD 817  1,026 814  1,033 697 818 693 799 466 7:Biaya 1,448  1,818  1,447  1,798  1,227  1,447  1,192  1,417 802 8:Sarpras 1,194  1,502  1,171  1,461  1,019  1,158 957  1,189 687 9:Bisnis-M 752 925 733 893 633 730 591 739 414 10:Modal 1,175  1,505  1,157  1,443  1,017  1,158 925  1,153 671 11:Pendapatan 676 860 690 894 565 701 589 687 409 12:Saving 725 912 716 905 617 719 597 725 445 13:Diplomasi 1,148  1,456  1,126  1,401 996  1,114 925  1,150 687 14:Kapal 1,286  1,614  1,286  1,613  1,104  1,290  1,065  1,257 731 15:Bantuan 1,106  1,402  1,088  1,375 952  1,075 912  1,106 665 16:Policy 1,457  1,845  1,445  1,796  1,244  1,431  1,177  1,435 845 17:MPA 676 863 681 875 589 697 577 687 406 18:Kedaulatan 952  1,169 933  1,169 808 913 778 893 510 19:IUU 1,481  1,867  1,451  1,817  1,266  1,440  1,187  1,492 865 20:Jumlah-N 1,118  1,433  1,110  1,408 969  1,126 922  1,135 659 21:Adat 752 973 756 966 662 768 639 773 453 22:Skill 1,280  1,598  1,264  1,585  1,090  1,247  1,032  1,258 715 23:Perairan 827  1,055 828  1,041 715 828 678 830 475 24Ekosistem 801  1,008 804 998 671 789 646 806 472 25:Stok 999  1,254 953  1,203 853 952 777 977 547 26:Iklim 732 933 732 903 641 728 601 743 421 27:Data 925  1,165 924  1,168 786 905 770 918 537 28:Teknologi 1,348  1,712  1,340  1,686  1,163  1,336  1,102  1,360 786
Lanjutan…
19 : IUU 20 : Juml ah -N 21 : Ada t 22 : S ki ll
23 : P er ai ra n 24 : E kos is tem 25 : S tok 26 : Ik lim 27 : Da ta 28 : T eknologi 1:Harga 1,616  855  765  1,553  1,727  1,732  2,084  551  1,509 1,360 2:Produksi 1,751  935  827  1,696  1,894  1,914  2,305  627  1,656 1,485 3:Ekspor 1,534  802  706  1,476  1,652  1,666  2,023  533  1,458 1,315 4:Industri 1,062  576  506  1,069  1,172  1,177  1,444  372  1,035 926 5:Pasar 1,465  776  677  1,413  1,594  1,591  1,953  532  1,399 1,264 6:PNBP-PAD 921  475  426 871  1,010  1,007  1,239  349 886 791 7:Biaya 1,598  840  754  1,547  1,751  1,753  2,162  590  1,550 1,398 8:Sarpras 1,347  713  636  1,294  1,458  1,466  1,763  479  1,278 1,153 9:Bisnis-M 834  430  377 801 890 903  1,088  288 791 715 10:Modal 1,335  705  628  1,292  1,445  1,437  1,709  471  1,239 1,121 11:Pendapatan 769  425  379 733 854 852  1,080  302 750 660
19 : IUU
20 : Juml ah -N 21 : Ada t 22 : S ki ll 23 : P er ai ra n 24 : E kos is tem 25 : S tok 26 : Ik li m 27 : Da ta 28 : T eknologi 12:Saving 833  423  377 791 911 915  1,076  307 775 708 13:Diplomasi 1,307  686  601  1,265  1,433  1,438  1,709  471  1,239 1,111 14:Kapal 1,441  760  680  1,388  1,578  1,573  1,938  532  1,378 1,240 15:Bantuan 1,258  653  582  1,205  1,380  1,393  1,657  453  1,197 1,086 16:Policy 1,633  858  773  1,589  1,795  1,797  2,165  587  1,556 1,404 17:MPA 782  413  366 729 859 861  1,056  291 743 659 18:Kedaulatan 1,075  550  473 980  1,143  1,147  1,395  396  1,008 893 19:IUU 1,664  900  792  1,631  1,816  1,831  2,215  597  1,589 1,414 20:Jumlah-N 1,289  669  605  1,232  1,402  1,405  1,687  471  1,213 1,088 21:Adat 882  459  418 819 962 959  1,156  330 817 737 22:Skill 1,439  758  672  1,365  1,549  1,553  1,891  515  1,353 1,223 23:Perairan 933  498  448 899  1,017  1,028  1,244  340 883 797 24Ekosistem 880  493  436 885 997 973  1,217  346 848 758 25:Stok 1,135  583  516  1,066  1,199  1,202  1,418  390  1,039 947 26:Iklim 834  433  391 804 903 924  1,108  298 804 720 27:Data 1,043  564  499 986  1,145  1,139  1,405  393 994 891 28:Teknologi 1,538  821  733  1,471  1,672  1,671  2,033  563  1,451 1,303
Figure 6. Position of national fishing system variable in indirect influence/ dependence map.
Peubah  bantuan  pemerintah  bergeser  dari kuadran relay variable pada direct influence- dependence map menjadi dependent variable pada indirect influence-dependence map. Hal
ini  berarti  bahwa  dalam  jangka  panjang, bantuan  pemerintah  akan  menjadi  peubah yang  memiliki  pengaruh  rendah  dan  keter- gantungan tinggi.
Figure  7 merupakan  representasi visual  kompleksitas  interaksi  antar  peubah sistem terkait tingkat pengaruh dan ketergan- tungan  tidak  langsung  ( indirect  influence ) suatu  peubah  terhadap  peubah  lainnya. Angka  pada  setiap  panah  menunjukkan besaran  derajat  atau rating pengaruh  yang diperoleh  melalui  iterasi  matriks  Boolean. Berbeda  dengan direct  influence yang  seba- gian  besar  peubah  memiliki  pengaruh- ketergantungan  sangat  kuat terhadap  peubah lainnya  (ditandai  dengan  banyaknya  garis merah), indirect  influence hanya  memiliki dua  garis  merah,  yaitu  dari  produksi perikanan  tangkap  ke  kondisi  stok  ikan  dan dari IUUF ke kondisi stok ikan. Kedua garis merah  ini  ditunjukkan  dengan  rating  paling tinggi  pada Table  5 ,  yaitu  2.305  untuk pengaruh  produksi  perikanan  terhadap  stok
ikan  dan  2.215  untuk  pengaruh  IUUF  ter- hadap stok ikan. Hal ini berarti bahwa dalam jangka  panjang,  terdapat  dua  hal  paling penting  untuk  menjamin  kondisi  stok  ikan, yaitu  pengelolaan  produksi  perikanan  tang- kap dan pemberantasan IUUF.
Sebagaimana  disebutkan  sebelum- nya, penangkapan ikan oleh manusia ( fishing mortality ) merupakan penyebab utama terkurasnya  stok  ikan  di  laut,  selain  jumlah ikan  baru  (rekruitmen),  pertumbuhan,  dan kematian  alami  ( natural  mortality ).  Dengan semakin  meningkatnya  produksi  perikanan tangkap,  maka  kondisi  stok  ikan  akan mengalami  penurunan.  IUUF  menyebabkan kondisi stok ikan semakin parah.
Data  statistik  perikanan  menunjukan bahwa  volume  produksi  perikanan  tangkap laut  nasional  mengalami  peningkatan  yang cukup  signifikan,  yaitu  dari  3,08  juta  ton pada  tahun  1994  menjadi  6,72  juta ton  pada tahun  2018.  Di  sisi  lain,  KKP  (2017) menyebutkan bahwa pada tahun 2011,
Figure 7.  Interaction of indirect influence) between variables of the national capture fisheries system.
Sekitar  20-35%  ikan  tuna  dari  Indonesia yang  dikirim  ke  Amerika  Serikat  berstatus ilegal  dan  tidak  dilaporkan  dengan  volume sekitar  3.889  ton–6.805  ton.  Demikian  juga dengan  udang  Indonesia  yang  dijual  melalui Thailand  dan  Republik  Rakyat  Tiongkok tidak  tercatat  dalam  data  statistik  perda- gangan  Indonesia.  Dilaporkan  juga  bahwa sekitar  25%  ikan  tuna  yang  ditangkap  oleh kapal-kapal  perikanan  milik  Vietnam  tanpa ijin berasal dari perairan ZEE Indonesia.
Dengan  bantuan  MICMAC,  peubah diurutkan  kembali  ( re-ranking )  berdasarkan pengaruhnya  terhadap  peubah  lainnya,  se- hingga  dapat  diketahui  perubahan  urutan suatu  peubah  dari  MDI  ke  MII  ( Figure  8) . Perubahan ini menunjukkan terjadinya evolusi  sistem  perikanan  tangkap  dalam jangka  panjang  setelah  mengintegrasikan reaksi  berantai  ( chain  reaction )  dari  peubah sistem. Figure  8 menunjukkan  beberapa peubah  system  perikanan  tangkap  nasional yang  mengalami perubahan urutan dari  MDI ke  MII  setelah  dilakukan  iterasi  Boolean, baik  yang  mengalami  kenaikan  maupun penurunan urutan.
Lima  peubah  dengan  urutan  tertinggi ( top  five )  pada  MDI  adalah  produksi perikanan  tangkap,  IUU fishing , policy / kebijakan  perikanan  tangkap,  biaya  melaut, dan teknologi penangkapan ikan. Dari kelima peubah  tersebut,  hanya  peubah  teknologi penangkapan  ikan  yang  mengalami  perubah- an urutan, yaitu dari urutan kelima pada MDI menjadi  urutan  keenam  pada  MII.  Dengan demikian,  tidak  banyak  perubahan  urutan tertinggi  dari  MDI  ke  MII  kecuali  pada urutan  kelima,  yaitu  dari  peubah  teknologi penangkapan  ikan  pada  MDI  menjadi  harga ikan  pada  MII.  Hal  ini  berarti  bahwa  dalam jangka  panjang  harga  ikan  akan  memiliki pengaruh  lebih  besar  terhadap  peubah  lain- nya  dalam  sistem  perikanan  tangkap  diban- dingkan teknologi penangkapan nikan.
Peubah  yang  mengalami  kenaikan urutan  paling  tinggi  adalah Bussniess  Model ( startup ) perikanan, yaitu dari urutan 28 pada MDI  naik  menjadi  urutan  25  pada  MII.  Hal ini  dapat  diartikan  bahwa  dalam  jangka panjang startup bisnis  perikanan  yang  saat ini  mulai  menggeliat  akan  semakin  besar pengaruhnya dalam sistem perikanan
Figure 8.  Changes in the ranking of national fishing system variables from MDI to MII based on the level of influence.
tangkap.
Startup yang  dimaksud  adalah  model bisnis dengan menerapkan electronic commerce ( e-commerce ),  yaitu  penggunaan internet, web, dan aplikasi untuk bertransaksi atau  secara  digital  memungkinkan  transaksi komersial antara dan di antara organisasi dan individu  (Laudon  &  Traver,  2014).  Dewasa ini  kontribusi  pendapatan e-commerce di Indonesia  masih  didominasi  oleh  kategori electronics and media dan fashion (51%), sementara  untuk food  and  personal  care (termasuk komoditas perikanan) baru sebesar 15,93%.  Merujuk  laporan e-conomy SEA 2018,  pasar e-commerce di  Indonesia merupakan  yang  tertinggi  di  Asia  Tenggara dan  pertumbuhannya  akan  meningkat  4  kali lipat pada tahun 2025 (Ramadhan, 2019).
Berdasarkan  tingkat  ketergantungan- nya,  peubah  dapat  diurutkan  kembali  seperti disajikan  pada Figure  9 .  Lima  peubah dengan  urutan  tertinggi  pada  MDI  adalah stok  ikan,  industri  perikanan,  diplomasi perikanan,  ekosistem  laut,  dan  pendapatan nelayan.  Dari  kelima  peubah  tersebut,  ter-
dapat  dua  peubah  mengalami  penurunan urutan  yang tidak terlalu  signifikan (masing- masing  hanya turun satu peringkat dari MDI ke  MII),  yaitu  diplomasi  perikanan  dan  eko- sistem  laut,  sementara  satu  peubah  mengala- mi  kenaikan  urutan  yang  cukup  signifikan (naik  dua  peringkat  dari  MDI  ke  MII),  yaitu pendapatan  nelayan.  Hal  ini  berarti  penda- patan nelayan dalam jangka panjang memili- ki  ketergantungan  yang  semakin  tinggi  yang dipengaruhi oleh lebih banyak peubah dalam sistem perikanan tangkap.
Peubah  yang  mengalami  kenaikan urutan  paling  tinggi  berdasarkan  tingkat ketergantungan  adalah  pendapatan  negara dan  daerah  (PNBP-PAD)  dan  akses  permo- dalan,  yaitu  masing-masing  dari  urutan  15 dan 16 pada  MDI  meningkat  menjadi urutan 11  dan  12  pada  MII.  Data  KKP  (2019) menunjukan  bahwa  pencapaian  tertinggi Pendapatan  Negara  Bukan  Pajak  (PNBP) sektor  kelautan  dan  perikanan  hanya  sebesar IDR 684 miliar yang terjadi tahun 2017. Pada tahun  berikutnya  (2018),  PNBP  kembali Turun ke level IDR 648 miliar.
Figure 9.  Changes in the ranking of national fishing system variables from MDI to MII based on the level of dependence .
Nilai PNBP ini bahkan tidak mencapai  IDR  1  triliun,  sehingga  masuk kategori  rendah.  Dalam  jangka  panjang, semakin  banyak  faktor  yang  memengaruhi PNBP  sehingga  ketergantungannya  semakin tinggi  dalam  sistem  perikanan  tangkap nasional.
Perubahan  posisi  setiap  peubah  pada peta  pengaruh-ketergantungan  ( influence/ dependence  map )  dari  MDI  ke  MII  juga dapat  diketahui  melalui  peta  perubahan peubah ( displacement map ) ( Figure 10) . Peta ini  menunjukkan  peubah  mana  saja  yang mengalami  kenaikan,  penurunan,  atau  tetap dalam  jangka  panjang. Figure  10 menun- jukkan  perubahan  posisi  setiap  peubah  pada displacement  map dari  MDI  ke  MII  dimana sebagian  besar  perpindahan  hanya  terjadi  di dalam  kuadran,  kecuali  peubah  bantuan pemerintah  yang  berpindah  dari  kuadran relay variable ke kuadran dependent variable .  Perubahan  ini  konsisten  dengan hasil yang ditunjukkan Figure 6 .
Subsidi  perikanan  merupakan  isu global,  bahkan  menjadi  target Sustainable Development  Goals (SDGs)-14.  Target  14.4
pada  Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia Nomor  59  Tahun  2017  (Perpres  59/2017) Tentang  Pelaksanaan  Pencapaian  Tujuan Pembangunan  Berkelanjutan  menyebutkan bahwa  melarang  bentuk-bentuk  subsidi perikanan  tertentu  yang  berkontribusi  ter- hadap  kelebihan  kapasitas  dan  penangkapan ikan berlebihan, menghilangkan subsidi yang berkontribusi  terhadap  penangkapan  ikan ilegal, yang tidak dilaporkan dan tidak diatur dan  menahan  jenis  subsidi  baru,  dengan mengakui  bahwa  perlakuan  khusus  dan berbeda  yang  tepat  dan  efektif  untuk  negara berkembang  dan  negara  kurang  berkembang harus  menjadi  bagian  integral  dari  negosiasi subsidi  perikanan  pada the  World  Trade Organization. Menurut  Sitanggang  (2019), World  Trade  Organization (WTO)  telah menyusun  proposal  terkait  regulasi  disiplin subsidi perikanan yang direncanakan menjadi Annex  VIII  dalam Agreement  on  Subsidies and Countervailing Measures (SCM
Agreement) .  Namun,  proposal  ini  masih belum  ditetapkan  sebagai  bagian  dari  SCM Agreement dan  negosiasi  masih  berjalan hingga saat ini. Dengan perkembangan
Figure 10.  Displacement map of variable of the national capture fisheries system from MDI to MII.
tersebut,  dalam  jangka  panjang,  bantuan pemerintah kepada nelayan (subsidi perikanan)  menjadi  peubah  yang  memiliki pengaruh rendah dan tingkat ketergantungan- nya yang semakin besar.

## IV. KESIMPULAN
Terdapat  28  variabel  dalam  sistem perikanan  tangkap  nasional  yang  terdiri  dari 5  kategori,  yaitu  ekonomi,  kebijakan,  sosial budaya,  lingkungan,  serta  sains  dan  tekno- logi.  Variabel/peubah  yang  paling  berpe- ngaruh berdasarkan Matrix of Direct Influences (MDI)  dan Matrix  of  Indirect Influences (MII)  adalah  produksi  perikanan tangkap, IUU fishing , policy /kebijakan perikanan  tangkap,  dan  biaya  melaut. Sementara  peubah  yang  memiliki  tingkat ketergantungan  paling  tinggi  berdasarkan MDI  dan  MII  adalah  stok  ikan  dan  industri perikanan.  Hanya  peubah  bantuan  peme- rintah  yang  mengalami  perubahan  posisi, yaitu  berpindah  dari  kuadran relay  variable ke kuadran dependent variable .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  narasumber  yang  telah  meluangkan waktunya  menghadiri  dan  ikut  terlibat diskusi pada Focus Group Discussion (FGD) yang  membahas  varibel-variabel  yang  ber- peran  penting  dalam  sistem  perikanan tangkap nasional. Penulis  juga  mengucapkan terima kasih kepada Program Studi Pengelolaan  Sumber  Daya Alam  dan
Lingkungan, Sekolah Pascasarjana IPB, yang telah  membantu  proses  administrasi  dan menyediakan ruangan untuk proses FGD.

## DAFTAR PUSTAKA
Adrianto,  L.  2018.  Arsitektur  perikanan nasional. Harian Kompas, 23 Februari 2018. 6 p.
Ahmed, M.T., M. Saleh., A.F. Abdelkadir, & A.  Abdelrahim.  2009.  El  maghara
scenario  a  search  for  sustainability and  equity:  An  Egyptian  Case  Study. J. of Futures Studies , 14(2): 55-90. Almeida,  M.F.L.  &  C.A.C.  Moraes.  2013.
Diffusing  of  emerging  technologies for sustainable development: prospective  assessment  for  public policies. J. of Technology
Management  and  Innovation ,  8(1):
228-238.
http://doi.org/10.4067/S0718-
27242013000300021
Budiardjo,  M.  2012.  Dasar-Dasar  ilmu politik.  Gramedia  Pustaka  Utama.
Jakarta. 56-57 pp.
Charles,  A.  2008.  Sustainable  fishery systems.  Blackwell  Science.  London. 9-10 pp.
Delgado-Serrano,  M.,  P.  Vanwildemeersch, S.  London,  C.E.  Ortiz-Guerrero,  R. Escalante  Semerena,  &  M.  Rojas. 2016. Adapting prospective structural analysis  to  strengthen  sustainable management and  capacity  building  in community-based  natural  resource management  contexts. Ecology  and Society , 21(2): 36.
http://doi.org/10.5751/ES-08505- 210236.
Eriyatno.  2012.  Ilmu  sistem  jilid  1:
Meningkatkan  mutu  dan  efektifitas manajemen.  Guna  Widya.  Surabaya. 33-36 pp.
Fauzi,  A.  2005.  Kebijakan  perikanan  dan kelautan:  isu,  sintesis,  dan  gagasan. Gramedia  Pustaka  Utama.  Jakarta. 28-29 pp.
Fauzi,  A.  2010.  Ekonomi  perikanan:  teori,
kebijakan, dan pengelolaan.
Gramedia  Pustaka  Utama.  Jakarta. 24-25 pp.
Fauzi,  A.  2019.  Teknik  analisis  keberlanjut- an. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. 27-51 pp.
Food  and  Agriculture  Organization  of  the United  Nations  (FAO).  2017.  The state of world fisheries and fquaculture 2016, contributing to food
security  and  nutrition  for  all.  FAO. Rome. 4 p.
Godet, M. 1994. From anticipation to action:
A  handbook  of  strategic  prospective. UNESCO. Paris. 83-103 pp.
Godet,  M.,  P.  Durance,  &  A.  Gerber.  2007. Strategic  foresight la prospective:  use and  misuse  of  scenario  building.
Research working paper (#10). Lipsor. Paris. 60-65 pp.
Hernawan,  U.E.,  N.D.M.  Sjadrie,  I.H. Supriadi,  Suyarso,  M.Y.  Iswari,  K. Anggraini,  &  Rahmat.  2017.  Status padang  lamun  Indonesia  2017.  Pusat penelitian  Oceanografi-LIPI.  Jakarta.
1-23 pp.
Jaziri,  R.  &  A.  Boussaffa.  2010.  A prospective analysis study of sustainable  tourism  in  Tunisia  using scenario  method.  Paper  presented  at International conference “Global sustainable  tourism”.  Mbombela–
Nelspruit, South Africa. 1-33 pp. Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP).
Keputusan  Menteri  Kelautan  dan Perikanan Republik Indonesia Nomor Kep.  45/Men/2011  tentang  estimasi potensi  sumber  daya  ikan  di  wilayah pengelolaan perikanan Negara
Republik Indonesia. Jakarta. 5-7 pp.
Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP).
Keputusan  Menteri  Kelautan  dan Perikanan Republik Indonesia Nomor Kep.  47/Men/2016  tentang  estimasi potensi, jumlah  tangkapan yang diperbolehkan, dan tingat pemanfaatan  sumber  daya  ikan  di wilayah pengelolaan perikanan
Negara  Republik  Indonesia.  Jakarta.
3-6 pp. Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP). Keputusan Menteri Nomor 50/Kepmen-Kp/2017 tentang estimasi potensi, jumlah  tangkapan yang diperbolehkan, dan tingkat pemanfaatan  sumber  daya  ikan  di wilayah
pengelolaan perikanan
Negara  Republik  Indonesia.  Jakarta. 5-8 pp.
Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP). 2015.  Statistik  Perikanan  Tangkap Indonesia, 2014. Jakarta. xxxvii pp.
Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP). 2017.  Laut  masa  depan  bangsa: kedaulatan, keberlanjutan,
kesejahteraan. Jakarta. 30-31 pp.
Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP).
2019.  Laporan  kinerja  Kementerian Kelautan dan perikanan 2018. Jakarta. 105-106 pp.
Marimin  &  N.  Maghfiroh.  2010.  Aplikasi teknik  pengambilan  keputusan  dalam manajemen  rantai  pasok.  IPB  Press. Bogor. 1-4 pp.
Marta,  M.F,  Suhana,  &  K.  Azis.  2019.  Laut Masa  Depan  Bangsa,  Transformasi Kelautan  dan  Perikanan  2014-2019. Kementerian Kelautan dan Perikanan.
Jakarta. 75-76 pp.
Laudon,  K.C.  &  C.G.  Traver.  2014.  E-
Commerce 2014: Business,
Technology,  Society,  10th  Edition.
New  Jersey  (US):  Prentice  Hall.  8-9 pp.
Paulus,  C.  &  A.  Fauzi.  2017.  Factors
Affecting
Sustainability of alternatives  livelihood  in  coastal community  of  Nembrala  East  Nusa
Tenggara: An Application of MICMAC Method. J. Ekonomi
Pembangunan: Kajian Masalah
Ekonomi  dan  Pembangunan ,  18(2):
34-41.
https://doi.org/10.23917/jep.v18i2.43
97
Pauly,  D.  1994.  From  growth  to  Malthusian
over fishing : Stages of fisheries resources  misuse.  SPC  Traditional Marine  Resource  Management  and Knowledge  Information  Bulletin  #3.
ICLARM. Manila. 1-14 pp.
Pemerintah  Republik  Indonesia.  Peraturan Presiden  Republik  Indonesia  Nomor 59  Tahun  2017  Tentang  Pelaksanaan
Pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan. 68-70 pp. Ramadhan,  R.T.F.  2019.  Faktor-faktor  yang Memengaruhi Perkembangan E- Commerce serta Pengaruhnya terhadap  Pendapatan  Nasional  dan
Pengangguran.  Tesis.  IPB University.
Bogor. 35-36 pp. Sitanggang,  D.F.D.  2019.  Disiplin  subsidi perikanan  dalam  sistem  perdagangan global dan implikasinya bagi perikanan  Indonesia. J.  Veritas  Et Justitia , 5(1): 130-165. https://doi.org/10.25123/vej.3146 Suharsono.  2017.  Status  terumbu  karang terkini.  Pusat  penelitian  Oceanografi- LIPI. Jakarta. 1-54 pp.
Suprun,  E.,  O.  Sahin,  R.A.  Stewart,  K.
Panuwatwanich, &
Y. Shcherbachenko.  2017.  Innovation policy  analysis  and  decision  making:
a  systems  approach.  Paper  presented at  22 nd International  Congress  on Modelling  and  Simulation,  Hobart, Tasmania,  Australia,  3-8  December 2017. 1496-1502 pp.
Sutomo,  S.  &  H.  Marhaeni.  2015.  Analisis tematik  ST2013  subsektor:  Analisis
kesejahteraan  rumah  tangga  usaha perikanan.  Badan  Pusat  Statistik. Jakarta. 80 p.
Toumache,  R.  &  K.  Rouaski.  2016.
Prospective  analysis  of  the  Algerian economic  growth  by  2025:  structural analysis. The  J.  of  Applied  Business Research , 32(3): 791-804.
https://doi.org/10.19030/jabr.v32i3.96 57 United Nations (UN). 2017. World
population prospects, the 2017 revision,  key  findings  and  advance tables.  United  Nations.  New  York.  2 p.
Walters,  J.,  J.  Kaminsky,  &  L.  Gottschamer. 2018.  A  systems  analysis  of  factors influencing household solar PV Adoption in Santiago, Chile.
Sustainability , 1257(10): 1-17.
https://doi.org/10.3390/su10041257
Received  : 29 December 2019 Reviewed : 3 Febrauary 2020 Accepted  : 20 August 2020