## PENGELOLAAN PERIKANAN TANGKAP BERKELANJUTAN WADUK CIRATA : PENDEKATAN MODEL BIO-EKONOMI LOGISTIK
Sustainable Capture Fishery Management in The Cirata Reservoir: A Bio-Economic Modelling Approach

## Zuzy Anna
Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang, Jatinangor, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat, Indonesia Diterima tanggal: 20 Oktober 2015 Diterima setelah perbaikan: 3 Nopember 2016 Disetujui terbit: 8 Desember 2016
* email: suzyanna@gmail.com

## ABSTRAK
Perikanan tangkap di Waduk Cirata, merupakan salah satu  potensi yang dapat diandalkan bagi pemenuhan kebutuhan hidup masyarakat sekitarnya, namun belum dikelola dengan baik. Faktanya kontribusi sektor perikanan tangkap waduk ini pada perekonomian daerah, masih rendah. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis  pengaruh aktivitas produksi (penangkapan) terhadap kondisi sumber daya ikan seperti parameter biologi dan rente sumberdaya perikanan pada kondisi aktual, lestari, dan optimal, dengan menggunakan model bio-ekonomi standar logistik dan Gompertz. Skenario model yang digunakan adalah analisis bio-ekonomi model logistik Gordon Schaefer (GS) dengan estimasi parameter algoritma Fox. Analisis perikanan tangkap dilakukan dengan menggunakan skenario rezim pengelolaan Open Access (OA), Maximum Sustainable Yield (MSY) dan Maximum Economic Yield (MEY). Hasil penelitian menunjukan adanya overfishing dan overcapacity pada 5 tahun  (15 kuartal) pengamatan, yang ditandai dengan adanya kelebihan effort pada Model GS. Pengelolaan dengan menggunakan rezim MEY memberikan nilai rente yang paling maksimum, dengan biomass yang lebih konservatif, dan effort yang  lebih  efisien.  Implikasi  kebijakan  pengelolaan  perikanan  tangkap  di  waduk  melalui rasionalisasi jumlah alat tangkap. Model MSY mengisyaratkan rasionalisasi alat tangkap lebih sedikit dibandingkan model MEY. Alternatif pembatasan output atau kuota output juga dapat dilakukan dengan menggunakan nilai JTB.
Kata Kunci: perikanan tangkap, Waduk Cirata, pengelolaan berkelanjutan, model bioekonomi, Gordon Schaefer, model estimasi parameter fox,  rasionalisasi

## ABSTRACT
Capture fishery in the Cirata Reservoir  is one of the potency that can be relied for the surrounding community subsistence, but it has not received proper management. In fact, it was poor contribution to the regional economy. This study aims to analyze the impact of production activities, on fish resources, such as biological parameters and fishery resource rents on actual conditions, sustainable, and optimally, by using bio-economic model of standard logistic and Gompertz. Modeling scenarios used a bio-economic model of logistics Gordon Schaefer (GS) with the parameter estimation of Fox algorithm.  Analysis of  the fishery was carried out by using a scenario of open access management regime, Maximum Sustainable Yield (MSY) and the Maximum Economic Yield (MEY). Results showed overfishing and overcapacity of the fishery in 5 years of observation (quarterly), which was characterized by an excess of effort in the GS model. Management using MEY regime provides the maximum possible value of rents, with biomass more conservative and more efficient effort. Policy implications reveal from the study is reservoir management through rationalized number of fishing gear or boats. MSY model suggests rationalization of fishing gear less than the model MEY.  Alternative output restrictions or quotas outputs can also be implemented by using the value of total allowable catch.
Keywords:  capture  fishery,  Cirata  Reservoir,  sustainable  management,  bioeconomic  model, Gordon Schaefer model , parameter estimates of FOX model, rationalization
* Korespodensi Penulis: Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang, Jatinangor, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat, Indonesia

## PENDAHULUAN
Perairan umum waduk merupakan salah satu perairan yang memiliki potensi sumber daya yang tinggi dan cukup dapat diandalkan untuk mengembangkan ekonomi wilayah, dan juga kesejahteraan masyarakat sekitarnya. Salah satu pola pemanfaatan waduk  yang umum dilakukan oleh masyarakat adalah kegiatan perikanan. Kegiatan ini telah memberikan kontribusi secara sosial-ekonomi yang signifikan bagi masyarakat di sekitar waduk. Namun demikian, jika dibandingkan dengan perairan umum lainnya, perikanan waduk di Indonesia memang belum dapat memberikan kontribusi yang optimal.
Sektor perikanan tangkap perairan umum daratan waduk belum mendapatkan perhatian lebih dibandingkan dengan sektor perikanan lainnya. Hal ini tercermin dari masih banyaknya permasalahan- permasalahan yang kompleks pada pengelolaan perikanan waduk. Secara institusi misalnya, pengelolaan waduk ini masih tumpang tindih, antara pemerintah daerah dan pusat (sektoral). Selain itu pemanfaatan waduk juga bersifat paradoks, dimana di satu sisi potensinya sangat besar, namun di sisi lain produksinya masih jauh dari optimal, bahkan sampai saat ini, waduk-waduk di Jawa Barat misalnya, telah banyak mengalami degradasi, sudah banyak berkurang luasannya bahkan hilang sama sekali. Hal ini tentu saja menyebabkan potensi sumber daya perikanan dari perairan waduk menjadi berkurang. Kondisi degradasi perairan waduk disebabkan oleh berbagai hal, diantaranya meningkatnya kebutuhan lahan untuk pemukiman yang mendorong terjadinya pemanfaatan waduk terutama di wilayah Jabodetabek.
Selain itu penurunan fungsi waduk juga disebabkan karena menurunnya kualitas perairannya sendiri yang disebabkan oleh pencemaran land based baik dari point sources maupun non point sources (Yoga et al ., 2006; Bukit dan Iskandar, 2002). Waduk Saguling misalnya, sudah tercemar berat oleh limbah anorganik dan organik yang berturut-turut berasal dari limbah industri dan pemukiman (Garno, 2001), sampai saat ini masih dijadikan tempat pembuangan limbah produksi dari enam industri tanpa pengolahan terlebih dahulu (Kompas, 2010). Selain itu usaha perikanan budidaya juga ternyata memberikan kontribusi terhadap pencemaran waduk. Seperti yang terjadi di Waduk Cirata. Waduk Cirata telah tercemar berat oleh limbah organik, yang utamanya dari limbah perikanan Karamba Jaring Apung (KJA),
yang beroperasi di dalamnya. Sementara Waduk Juanda tercemar limbah organik dari KJA yang beroperasi di Waduk Cirata dan Juanda. Kondisi ini tentu saja menurunkan kualitas waduk untuk dapat dioptimalkan manfaatnya untuk perikanan.
Jawa Barat merupakan salah satu provinsi dengan kontribusi produksi perikanan waduk yang terbesar. Banyak masyarakat Jawa Barat yang memanfaatkan perairan umum tersebut dalam kegiatan perikanan, baik budi daya maupun tangkap. Jika dilihat hasil produksinya, perikanan waduk baik di Indonesia umumnya maupun di Jawa Barat pada khususnya masih didominasi oleh perikanan budi daya, sementara perikanan tangkap kontribusinya termasuk masih kecil. Salah satu kegiatan pemanfaatan sumber daya waduk untuk kegiatan budi daya perikanan yaitu terutama kegiatan budi daya jaring apung. Kegiatan ini telah banyak memberikan sumbangan terhadap pendapatan wilayah dan juga kesejahteraan masyarakat pelakunya. Namun kegiatan pemanfaatan waduk pada sektor budi daya ini masih belum optimal. Hal ini disebabkan karena dalam kondisi akses yang terbuka, pengaturan usaha budi daya jaring apung seringkali mengabaikan kemampuan daya dukung lingkungan, sehingga degradasi lingkungan dan penurunan kualitas air terjadi dan berujung pada penurunan produktivitas perikanan budi daya.
Di sisi lain, kegiatan perikanan tangkap waduk belum mendapatkan perhatian lebih dibandingkan dengan sektor perikanan lainnya. Padahal terdapat beberapa ikan komoditas penting yang dapat dimanfaatkan dan bernilai ekonomis tinggi. Perikanan tangkap di waduk sering menjadi ujung tombak bagi kehidupan masyarakat sekitarnya. Seperti yang kita ketahui, perikanan budi daya yang padat modal seringkali dimiliki oleh investor yang bukan merupakan penduduk asli. Sehingga tidak banyak penduduk asli wilayah tersebut yang dapat mengambil peranan penting dari kegiatan industri perikanan budi daya ini, sehingga menyebabkan masih banyaknya masyarakat yang terjerat dalam kemiskinan. Hal ini semakin diperburuk dengan ketiadaannya pengelolaan sumber daya dan lingkungan waduk. Kondisi kualitas lingkungan perairan yang menurun menyebabkan perikanan tangkap waduk menjadi tidak dapat diandalkan, karena berdampak pada stok ikan yang terdegradasi.
Paper ini menguraikan mengenai kinerja perikanan tangkap di Waduk Cirata dengan menganalisis pengaruh aktivitas produksi (penangkapan) terhadap nilai biomass dan rente
sumber daya ikan pada kondisi aktual, lestari, dengan menggunakan model bio-ekonomi standar model logistik. Selain itu paper ini juga menganalisis nilai optimal pemanfaatan sumber daya ikan di waduk terkait dengan pemanfaatan sumber daya ikan  di Waduk Cirata pada berbagai rezim pengelolaan. Selanjutnya implikasi kebijakan yang tepat menjadi salah satu luaran dari riset ini.

## METODOLOGI

## Lokasi Penelitian
Penelitian dilaksanakan di lokasi Waduk Cirata, Kabupaten Cianjur, Jawa Barat. Pemilihan lokasi ini berdasarkan pertimbangan bahwa lokasi ini boleh dikatakan merupakan kawasan perairan yang memproduksi ikan sebagai komoditas penangkapan dan juga perairan tersebut telah banyak mengalami penurunan stok dan juga degradasi lingkungan sebagai akibat terlalu intensnya input perikanan dan juga kegiatan lainnya yang berpengaruh terhadap kondisi perikanan tangkap di perairan ini. Waduk Cirata dijadikan sebagai sampel lokasi pengambilan data untuk aplikasi model bio-ekonomi yang dikembangkan, juga karena lokasi ini adalah salah satu lokasi yang memberikan  kontribusi  paling  signifikan  terhadap produksi perikanan di Kabupaten Purwakarta, Jawa Barat.
Ruang lingkup penelitian dibatasi hanya pada perikanan tangkap yang dilakukan dengan menggunakan pendekatan model bio-ekonomi dengan menggunakan model logistik, perhitungan deplesi terkait degradasi dan depresiasi ataupun penentuan pengaruh interaksi penangkapan dan lingkungan terhadap produksi. Komoditas yang menjadi objek adalah sumber daya ikan yang merupakan komoditas hasil introduksi yang memiliki harga jual yang sangat tinggi, dan alat tangkap terbatas yang beroperasi di kawasan ini.
Data yang dikumpulkan terdiri dari dua jenis data yaitu data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari hasil wawancara pada 40 orang nelayan, yang telah memenuhi standar statistika pengambilan sampel dari sejumlah populasi 4.580 nelayan di Waduk Cirata,   serta observasi langsung di lapangan meliputi data terkait informasi biaya penangkapan per satuan upaya penangkapan, hasil tangkapan per satuan upaya penangkapan, lama dan jumlah satuan upaya penangkapan serta harga komoditas ikan tersebut.
Adapun data sekunder merupakan data yang diperoleh dari instansi terkait mengenai informasi yang dibutuhkan, meliputi data produksi dan upaya penangkapan time series kuartal selama 5 tahun, yang diperoleh dari beberapa instansi terkait seperti Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Jawa Barat, Dinas Peternakan dan Perikanan Kabupaten Cianjur, UPT Waduk Cirata dan instansi terkait lainnya.
Data primer yang digunakan meliputi struktur biaya dari usaha penangkapan ikan antar fleet (alat tangkap) serta pola usaha perikanan. Data ini adalah data cross section yang diperoleh dari survei dengan teknik purposive atau judgement sampling . Data struktur biaya dibagi dalam beberapa kelas fleet yang kemudian dibobot untuk memperoleh rataan tertimbang ( weighted  average ). Menurut Anna (2003), Secara umum struktur biaya secara matematis adalah:
� � ∑ � � � � � ���
dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing ,
atau:
� � � � � / � � � � Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � �� Dimana :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t � �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox,
1970), sebagai berikut: 1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t t t t U U rLn qK r U q E U � � � � � �
� � ∑ � � � � � ��� dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing ,
atau:
� � � � � / � � � � Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � �� Dimana :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t � �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t
st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox,
1970), sebagai berikut: 1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t t t t U U rLn qK r U q E U � � � � � � 5 � � ∑ � � � � � ���
dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing , atau:
� � � � � / � � � �
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � ��
Dimana :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi
jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t
� �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t
jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t
st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox, 1970), sebagai berikut:
1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t t t t U U rLn qK r U q E U � � � � � �
� � ∑ � � � � � ���
dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing ,
atau:
� � � � � / � � �
�
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � ��
Dimana :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi
jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t
� �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t
st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox,
1970), sebagai berikut: 1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t t t t U U rLn qK r U q E U � � � � � �
� � ∑ � � � � � ���
dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing ,
atau:
� � � � � / � � � � Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � �� Dimana :
jt
E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t � �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox, 1970), sebagai berikut:
1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t t t t U U rLn qK r U q E U � � � � � � dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total  landing , atau.
� � ∑ � � � � � ���
dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing , atau:
� � � � � / � � � �
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � ��
Dimana :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi
jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t
� �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t
st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox, 1970), sebagai berikut:
1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t t t t U U rLn qK r U q E U � � � � � �
� � ∑ � � � � � ���
dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing , atau:
� � � � � / � � � �
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � ��
Dimana :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi
jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t � �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t
jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t
st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K
(kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox,
1970), sebagai berikut: 1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t
t t t U U rLn qK r U q E U � � � � � � 5
� � ∑ � � � � � ���
dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing ,
atau:
� � � � � / � � � �
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � ��
Dimana :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi
jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t � �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t
jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t
st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K
(kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox,
1970), sebagai berikut: 1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t t t
t U U rLn qK r U q E U � � � � � � Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time  series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain-lain); input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet , dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standarisasi effort antar alat dengan teknik standarisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� � ∑ � � � � � ���
dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing ,
atau:
� � � � � / � � � �
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � �� Dimana :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t � �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox,
1970), sebagai berikut: 1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t t t
t U U rLn qK r U q E U � �
� � � �
� � ∑ � � � � � ��� dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing ,
atau:
� � � � � / � � � �
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � ��
Dimana :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t � �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox,
1970), sebagai berikut: 1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t
t t t U U rLn qK r U q E U � � � � � � dengan

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r (intrinsic growth) , K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r, q dan K. Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox, 1970), sebagai berikut:
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain); input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet , dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standarisasi effort antar alat dengan teknik standarisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
jt jt jt E D j =
dengan
jt jt st u u j =
Keterangan/ Remarks :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi/ effort of fishing gear j at time t standardized
jt D = jumlah hari laut ( fishing days ) dari alat tangkap j pada waktu t/ the number of days the sea (fishing days) of gear j at time t
jt j = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t/ the value of the power of fishing gear j in period t
jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t/ catch per unit effort (CPUE) of gear j at time t
st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standarisasi/ catch per unit effort (CPUE) of fishing gear is used as a base standardization

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox, 1970), sebagai berikut:
1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t t t t U U rLn qK r U q E U � � � � � � .......................................... (1) ..........(1)
Dengan mengasumsikan kondisi keseimbangan ( equilibrium ) maka kurva tangkapan-upaya  lestari ( yield-effort  curve )  dari fungsi di atas dapat ditulis sebagai: .........................(2)
Dengan kondisi data yang ada, digunakan model surplus produksi logistik, dengan model fungsional sebagaimana persamaan laju pertumbuhan biomass sepanjang waktu di bawah ini.
�� �� � �. � � . �1 � � � � � � � � .................................................... (2)
Dimana U t adalah jumlah tangkapan per unit upaya, x t adalah biomass , E t adalah upaya
(trip), h t adalah produksi, r adalah laju pertumbuhan intrinsik, q adalah kemampuan daya tangkap, K adalah daya dukung lingkungan.  Bentuk fungsional logistik adalah  simetris.
Selanjutnya, diasumsikan bahwa laju penangkapan linear terhadap biomas dan effort sebagaimana ditulis berikut ini:
t t t h qE x = ................................................................... (3) Dengan mengasumsikan kondisi keseimbangan ( equilibrium ) maka kurva tangkapan- upaya  lestari ( yield-effort curve ) dari  fungsi di atas dapat ditulis sebagai:
Logistik: � � � �. �. � � � � � � .� � � . � � � ............................................................. (4)
Dalam perspektif model logistik, pengelolaan sumber daya ikan yang terbaik adalah
pada saat produksi lestari berada pada titik tertinggi kurva yield effort . Titik ini kemudian disebut
sebagai maximum sustainable yield atau dikenal dengan MSY. Pada tingkat output sebesar MSY maka input yang dibutuhkan adalah sebesar msy E . Secara matematis, tingkat input
diperoleh dari formula:
� ��� � � � �� � atau � ��� � � � �� � ......................................................... (5)
Jika dilakukan kembali substitusi nilai msy E ini  ke persamaan (4)  maka akan diperoleh
tangkapan pada tingkat MSY atau msy h sebesar.
� ��� � � �� � � atau � ��� � � � � �� � .................................................... (6) ......................................(3)
Dengan kondisi data yang ada, digunakan model surplus produksi logistik, dengan model fungsional sebagaimana persamaan laju pertumbuhan biomass sepanjang waktu di bawah ini.
�� �� � �. � � . �1 � � � � � � � � .................................................... (2) Dimana U t adalah jumlah tangkapan per unit upaya, x t adalah biomass , E t adalah upaya
(trip), h t adalah produksi, r adalah laju pertumbuhan intrinsik, q adalah kemampuan daya tangkap, K adalah daya dukung lingkungan.  Bentuk fungsional logistik adalah  simetris.
Selanjutnya, diasumsikan bahwa laju penangkapan linear terhadap biomas dan effort sebagaimana ditulis berikut ini:
t t t h qE x = ................................................................... (3) Dengan mengasumsikan kondisi keseimbangan ( equilibrium ) maka kurva tangkapan- upaya  lestari ( yield-effort curve ) dari  fungsi di atas dapat ditulis sebagai:
Logistik:� � � �. �. � � � � � � .� � � . � � � ............................................................. (4)
Dalam perspektif model logistik, pengelolaan sumber daya ikan yang terbaik adalah pada saat produksi lestari berada pada titik tertinggi kurva yield effort . Titik ini kemudian disebut sebagai maximum sustainable yield atau dikenal dengan MSY. Pada tingkat output sebesar MSY maka input yang dibutuhkan adalah sebesar msy E . Secara matematis, tingkat input
diperoleh dari formula:
� ��� � � � �� �atau � ��� � � � �� � ......................................................... (5) Jika dilakukan kembali substitusi nilai msy E ini  ke persamaan (4)  maka akan diperoleh tangkapan pada tingkat MSY atau msy h sebesar.
� ��� � � ��
� � atau � ��� � � � �
�� � .................................................... (6)
................(4) 7
Dengan kondisi data yang ada, digunakan model surplus produksi logistik, dengan model fungsional sebagaimana persamaan laju pertumbuhan biomass sepanjang waktu di bawah ini.

## �� �� � �. � � . �1 �

## � � � � � �
� .................................................... (2)
Dimana U t adalah jumlah tangkapan per unit upaya, x t adalah biomass , E t adalah upaya (trip), h t adalah produksi, r adalah laju pertumbuhan intrinsik, q adalah kemampuan daya tangkap, K adalah daya dukung lingkungan.  Bentuk fungsional logistik adalah  simetris.
Selanjutnya, diasumsikan bahwa laju penangkapan linear terhadap biomas dan effort sebagaimana ditulis berikut ini:
t t t
h qE x = ................................................................... (3)
Dengan mengasumsikan kondisi keseimbangan ( equilibrium ) maka kurva tangkapan- upaya  lestari ( yield-effort curve ) dari  fungsi di atas dapat ditulis sebagai:
Logistik: � � � �. �. � � � � � � .� � � . � � � ............................................................. (4) Dalam perspektif model logistik, pengelolaan sumber daya ikan yang terbaik adalah
pada saat produksi lestari berada pada titik tertinggi kurva yield effort . Titik ini kemudian disebut sebagai maximum sustainable yield atau dikenal dengan MSY. Pada tingkat output sebesar MSY maka input yang dibutuhkan adalah sebesar msy E . Secara matematis, tingkat input diperoleh dari formula:
� ��� � � � �� � atau � ��� � � � �� � ......................................................... (5) Jika dilakukan kembali substitusi nilai msy E ini  ke persamaan (4)  maka akan diperoleh
tangkapan pada tingkat MSY atau msy h sebesar.
� ��� � � �� � � atau � ��� � � � � �� � .................................................... (6) .........................(5) 7
Dengan kondisi data yang ada, digunakan model surplus produksi logistik, dengan model fungsional sebagaimana persamaan laju pertumbuhan biomass sepanjang waktu di bawah ini.
�� �� � �. � � . �1 � � �
� � � �
� .................................................... (2)
Dimana U t adalah jumlah tangkapan per unit upaya, x t adalah biomass , E t adalah upaya (trip), h t adalah produksi, r adalah laju pertumbuhan intrinsik, q adalah kemampuan daya tangkap, K adalah daya dukung lingkungan.  Bentuk fungsional logistik adalah  simetris.
Selanjutnya, diasumsikan bahwa laju penangkapan linear terhadap biomas dan effort sebagaimana ditulis berikut ini:
t t t

## h qE x =
................................................................... (3) Dengan mengasumsikan kondisi keseimbangan ( equilibrium ) maka kurva tangkapan- upaya  lestari ( yield-effort curve ) dari  fungsi di atas dapat ditulis sebagai:
Logistik: � � � �. �. � � � � � � .� � � . � � � ............................................................. (4) Dalam perspektif model logistik, pengelolaan sumber daya ikan yang terbaik adalah
pada saat produksi lestari berada pada titik tertinggi kurva yield effort . Titik ini kemudian disebut sebagai maximum sustainable yield atau dikenal dengan MSY. Pada tingkat output sebesar MSY maka input yang dibutuhkan adalah sebesar msy E . Secara matematis, tingkat input diperoleh dari formula:
� ��� � � � �� � atau � ��� � � � �� � ......................................................... (5) Jika dilakukan kembali substitusi nilai msy E ini  ke persamaan (4)  maka akan diperoleh tangkapan pada tingkat MSY atau msy h sebesar.
� ��� � � �� � � atau � ��� � � � � �� � .................................................... (6) .........................(6) 7
Dengan kondisi data yang ada, digunakan model surplus produksi logistik, dengan model fungsional sebagaimana persamaan laju pertumbuhan biomass sepanjang waktu di bawah ini.

## �� �� � �. � � . �1 �
� �

## � � � �
� .................................................... (2)
Dimana U t adalah jumlah tangkapan per unit upaya, x t adalah biomass , E t adalah upaya (trip), h t adalah produksi, r adalah laju pertumbuhan intrinsik, q adalah kemampuan daya tangkap, K adalah daya dukung lingkungan.  Bentuk fungsional logistik adalah  simetris.
Selanjutnya, diasumsikan bahwa laju penangkapan linear terhadap biomas dan effort sebagaimana ditulis berikut ini:
t t t h qE x =
................................................................... (3)
Dengan mengasumsikan kondisi keseimbangan ( equilibrium ) maka kurva tangkapan-
upaya  lestari ( yield-effort curve ) dari  fungsi di atas dapat ditulis sebagai:
Logistik: � � � �. �. � � � � � � .� � � . � � � ............................................................. (4) Dalam perspektif model logistik, pengelolaan sumber daya ikan yang terbaik adalah
pada saat produksi lestari berada pada titik tertinggi kurva yield effort . Titik ini kemudian disebut sebagai maximum sustainable yield atau dikenal dengan MSY. Pada tingkat output sebesar MSY maka input yang dibutuhkan adalah sebesar msy E . Secara matematis, tingkat input diperoleh dari formula:
� ��� � � � �� � atau � ��� � � � �� � ......................................................... (5) Jika dilakukan kembali substitusi nilai msy E ini  ke persamaan (4)  maka akan diperoleh
tangkapan pada tingkat MSY atau msy h sebesar.
� ��� � � �� � � atau � ��� � � � � �� � .................................................... (6) Dalam perspektif model logistik, pengelolaan sumber daya ikan yang terbaik adalah pada saat produksi lestari berada pada titik tertinggi kurva yield effort . Titik ini kemudian disebut sebagai maximum sustainable yield atau dikenal dengan MSY. Pada tingkat output sebesar MSY maka input yang dibutuhkan adalah sebesar msy E . Secara matematis, tingkat input diperoleh dari formula: Dengan diketahuinya dua nilai pada tingkat MSY ini maka dapat diketahui, tingkat biomass (stok) pada level MSY:
Untuk menghitung pengelolaan secara optimal secara sosial, dimana diperoleh rente yang optimum, maka digunakan persamaan matematis seperti di bawah ini: Jika Total Revenue (TR) dan Total  Cost (TC) adalah merupakan persamaan berikut: .........................(7)
Dengan  diketahuinya  dua  nilai  pada  tingkat  MSY  ini  maka  dapat  diketahui,  tingkat biomass (stok) pada level MSY: ( / 4) ( / 2 ) 2 msy msy msy h rK K x qE q r q � � � ................................................. (7) Untuk  menghitung  pengelolaan  secara  optimal  secara  sosial,  dimana  diperoleh  rente yang optimum, maka digunakan persamaan matematis seperti di bawah ini: Jika Total Revenue (TR) dan Total Cost (TC) adalah merupakan persamaan berikut: TC cE � ................................................................ (8) dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � ....................................... (9) max ( ) ( ) TR E TC E TR TC slopeTR slopeTC E E E � � � � � � � � � � � � � � ................................................. (10) Dengan demikian  dapat dihasilkan Effort optimal ( Effort MEY) sebagai berikut:
� ��� � � ���� ��� � ............................................................................. (11) dan nilai tangkap optimal sebesar:
� ��� � � � ��� ��� � � � � ��� ��� � � ...................................................................... (12)
Sedangkan  untuk  rezim  perikanan  akses  terbuka (Open Access) dapat  ditentukan dengan menghitung rente ekonomi yang hilang dimana π = 0, maka: TC cE � dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � π = 0, maka �� � �� ............................................ (13) ................................(8) ......(9) dan .......(10)
Dengan  diketahuinya  dua  nilai  pada  tingkat  MSY  ini  maka  dapat  diketahui,  tingkat biomass (stok) pada level MSY: ( / 4) ( / 2 ) 2 msy msy msy h rK K x qE q r q � � � ................................................. (7)
Untuk  menghitung  pengelolaan  secara  optimal  secara  sosial,  dimana  diperoleh  rente yang optimum, maka digunakan persamaan matematis seperti di bawah ini: Jika Total Revenue (TR) dan Total Cost (TC) adalah merupakan persamaan berikut: TC cE � ................................................................ (8) dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � ....................................... (9) max ( ) ( ) TR E TC E TR TC slopeTR slopeTC E E E � � � � � � � � � � � � � � ................................................. (10) Dengan demikian  dapat dihasilkan Effort optimal ( Effort MEY) sebagai berikut:
� ��� � � ���� ��� � ............................................................................. (11)
dan nilai tangkap optimal sebesar:
� ��� � � � ��� ��� � � � � ��� ��� � � ...................................................................... (12) Sedangkan  untuk  rezim  perikanan  akses  terbuka (Open Access) dapat  ditentukan
dengan menghitung rente ekonomi yang hilang dimana π = 0, maka:
TC cE � dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � π = 0, maka �� � �� ............................................ (13)
Dengan  diketahuinya  dua  nilai  pada  tingkat  MSY  ini  maka  dapat  diketahui,  tingkat biomass (stok) pada level MSY: ( / 4) ( / 2 ) 2 msy msy msy h rK K x qE q r q � � � ................................................. (7) Untuk  menghitung  pengelolaan  secara  optimal  secara  sosial,  dimana  diperoleh  rente yang optimum, maka digunakan persamaan matematis seperti di bawah ini: Jika Total Revenue (TR) dan Total Cost (TC) adalah merupakan persamaan berikut: TC cE � ................................................................ (8) dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � ....................................... (9) max ( ) ( ) TR E TC E TR TC slopeTR slopeTC E E E � � � � � � � � � � � � � � ................................................. (10) Dengan demikian  dapat dihasilkan Effort optimal ( Effort MEY) sebagai berikut:
� ��� � � ���� ��� � ............................................................................. (11)
dan nilai tangkap optimal sebesar:
� ��� � � � ��� ��� � � � � ��� ��� � � ...................................................................... (12) Sedangkan  untuk  rezim  perikanan  akses  terbuka (Open Access) dapat  ditentukan dengan menghitung rente ekonomi yang hilang dimana π = 0, maka: TC cE � dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � π = 0, maka �� � �� ............................................ (13)
Dengan  diketahuinya  dua  nilai  pada  tingkat  MSY  ini  maka  dapat  diketahui,  tingkat biomass (stok) pada level MSY: ( / 4) ( / 2 ) 2 msy msy msy h rK K x qE q r q � � � ................................................. (7) Untuk  menghitung  pengelolaan  secara  optimal  secara  sosial,  dimana  diperoleh  rente yang optimum, maka digunakan persamaan matematis seperti di bawah ini: Jika Total Revenue (TR) dan Total Cost (TC) adalah merupakan persamaan berikut: TC cE � ................................................................ (8) dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � ....................................... (9) max ( ) ( ) TR E TC E TR TC slopeTR slopeTC E E E � � � � � � � � � � � � � � ................................................. (10) Dengan demikian  dapat dihasilkan Effort optimal ( Effort MEY) sebagai berikut:
� ��� � � ���� ��� � ............................................................................. (11)
dan nilai tangkap optimal sebesar:
� ��� � � � ��� ��� � � � � ��� ��� � � ...................................................................... (12)
Sedangkan  untuk  rezim  perikanan  akses  terbuka (Open Access) dapat  ditentukan
dengan menghitung rente ekonomi yang hilang dimana π = 0, maka:
TC cE � dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � π = 0, maka �� � �� ............................................ (13) ................................(11)
Dengan  diketahuinya  dua  nilai  pada  tingkat  MSY  ini  maka  dapat  diketahui,  tingkat
biomass (stok) pada level MSY:
( / 4) ( / 2 ) 2 msy msy msy h rK K x qE q r q � � � ................................................. (7) Untuk  menghitung  pengelolaan  secara  optimal  secara  sosial,  dimana  diperoleh  rente yang optimum, maka digunakan persamaan matematis seperti di bawah ini: Jika Total Revenue (TR) dan Total Cost (TC) adalah merupakan persamaan berikut: TC cE � ................................................................ (8) dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � ....................................... (9) max ( ) ( ) TR E TC E TR TC slopeTR slopeTC E E E � � � � � � � � � � � � � � ................................................. (10) Dengan demikian  dapat dihasilkan Effort optimal ( Effort MEY) sebagai berikut: � ��� � � ���� ��� � ............................................................................. (11)
dan nilai tangkap optimal sebesar:
� ��� � � � ��� ��� � � � � ��� ��� � � ...................................................................... (12) Sedangkan  untuk  rezim  perikanan  akses  terbuka (Open Access) dapat  ditentukan dengan menghitung rente ekonomi yang hilang dimana π = 0, maka: TC cE � dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � π = 0, maka �� � �� ............................................ (13) dan nilai tangkap optimal sebesar:
Dengan  diketahuinya  dua  nilai  pada  tingkat  MSY  ini  maka  dapat  diketahui,  tingkat
biomass (stok) pada level MSY:
( / 4) ( / 2 ) 2 msy msy msy h rK K x qE q r q � � � ................................................. (7) Untuk  menghitung  pengelolaan  secara  optimal  secara  sosial,  dimana  diperoleh  rente yang optimum, maka digunakan persamaan matematis seperti di bawah ini: Jika Total Revenue (TR) dan Total Cost (TC) adalah merupakan persamaan berikut: TC cE � ................................................................ (8) dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � ....................................... (9) max ( ) ( ) TR E TC E TR TC slopeTR slopeTC E E E � � � � � � � � � � � � � � ................................................. (10) Dengan demikian  dapat dihasilkan Effort optimal ( Effort MEY) sebagai berikut:
� ��� � � ���� ��� � ............................................................................. (11) dan nilai tangkap optimal sebesar:
� ��� � � � ��� ��� � � � � ��� ��� � � ...................................................................... (12)
Sedangkan  untuk  rezim  perikanan  akses  terbuka (Open Access) dapat  ditentukan
dengan menghitung rente ekonomi yang hilang dimana π = 0, maka:
TC cE � dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � π = 0, maka �� � �� ............................................ (13) ..................(12) Keterangan/ Remarks : jt E = Effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi/ Effort of fishing gear
j at time t standardized jt D = Jumlah hari laut ( fishing days ) dari alat tangkap j pada waktu t/ The number of days the sea (fishing days) of gear j at time t Nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t/ The value of the power of fishing gear j in period t jt u = Catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t/
Catch per unit effort (CPUE) of gear j at time t
st u = Catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standarisasi/ Catch per unit effort
(CPUE) of fishing gear is used as a base standardization jt j =
Dengan kondisi data yang ada, digunakan model surplus produksi logistik, dengan model fungsional sebagaimana persamaan laju pertumbuhan biomass sepanjang waktu di bawah ini.
5

## � � ∑ � � � � �
���
dimana bobot ( weighted ) didasarkan pada rasio landing antar fleet j dengan total landing , atau:
� � � � � / � � �
�
Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang urut waktu (time series ) yang meliputi data landing (produksi) dari seluruh jenis ikan yang ditangkap (mas, nila, patin, nilem, dan lain- lain);  input yang digunakan ( effort ) dari alat tangkap pancing, gillnet, dan jala tebar; harga per unit output (harga ikan per ton per tahun); indeks harga konsumen ( Consumers Price Index ), yang diperoleh dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat, Dinas Perikanan Kabupaten Purwakarta, dan UPT Perikanan Waduk Cirata.
Mengingat beragamnya alat tangkap yang beroperasi di wilayah penelitian, maka untuk mengukur dengan satuan yang setara, dilakukan standardisasi effort antar alat dengan teknik standardisasi mengikuti yang dikembangkan oleh King (1995) dimana:
� �� � � �� � ��
dengan
� �� � � �� � ��
Dimana :
jt E = effort dari alat tangkap j pada waktu t yang distandarisasi
jt D = jumlah hari laut (fishing days) dari alat tangkap j pada waktu t
� �� = nilai fishing power dari alat tangkap j pada periode t
jt u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap j pada waktu t
st u = catch per unit effort (CPUE) dari alat tangkap yang dijadikan basis standardisasi

## Metode Analisis Data
Untuk memperoleh nilai estimasi parameter biologi seperti r ( intrinsic growth ), K (kemampuan daya dukung lingkungan) dan q (kemampuan daya tangkap), melibatkan teknik non-linear. Algoritma Fox  digunakan untuk menduga parameter r , q dan K . Hal ini dilakukan karena dalam penelitian ini dilakukan simulasi pemanfaatan model optimisasi logistik (Fox, 1970), sebagai berikut:
1 1 ( ) ln( ) ln( ) 2 t t t t
t
U U rLn qK r U q E U � � � � � � Dimana U t adalah jumlah tangkapan per unit upaya, x t adalah biomass , E t adalah upaya (trip), h t adalah produksi, r adalah laju pertumbuhan intrinsik, q adalah kemampuan daya tangkap, K adalah daya dukung lingkungan.  Bentuk fungsional logistik adalah simetris.  Selanjutnya, diasumsikan bahwa laju penangkapan linear terhadap biomas dan effort sebagaimana ditulis berikut ini:
J ika dilakukan kembali substitusi nilai msy E ini ke persamaan (4)  maka akan diperoleh tangkapan pada tingkat MSY atau msy h sebesar. Dengan demikian  dapat dihasilkan Effort optimal (Effort MEY) sebagai berikut:
Sedangkan untuk rezim perikanan akses terbuka (Open  Access) dapat ditentukan dengan menghitung rente ekonomi yang hilang dimana π = 0, maka:
Adapun nilai adalah 2 kali , serta nilai  dari produksi pada perikanan akses terbuka akan ditentukan oleh formula sebagai berikut:
Analisis stok dalam analisis bioekonomi yang juga disertai dengan perhitungan deplesi sumber daya akan menggambarkan kondisi aktual sumber daya yang ada. Pengelolaan perikanan yang optimal dan berkelanjutan pada penelitian ini  akan  merefleksikan  beberapa  instrumen kebijakan yang diterapkan pada faktor input dan output kegiatan penangkapan,dengan perhitungan secara matematis seperti yang dilakukan oleh Hakim et al. (2014).
Pengawasan faktor input dapat dilakukan dengan menggunakan limited  entry. Perhitungan limited entry yang digunakan dilihat dari upaya penangkapan pada kondisi maksimum lestari (MSY) dan hasil optimisasi pada kondisi ekonomi lestari (MEY). Adapun perhitungan limited entry adalah sebagai berikut:
8
Dengan  diketahuinya  dua  nilai  pada  tingkat  MSY  ini  maka  dapat  diketahui,  tingkat biomass (stok) pada level MSY:
Untuk  menghitung  pengelolaan  secara  optimal  secara  sosial,  dimana  diperoleh  rente yang optimum, maka digunakan persamaan matematis seperti di bawah ini: Jika Total Revenue
TR ph p E E p E p E

## Dengan demikian  dapat dihasilkan
dan nilai tangkap optimal sebesar:
Sedangkan  untuk  rezim  perikanan  akses  terbuka (Open Access) dapat  ditentukan dengan menghitung rente ekonomi yang hilang dimana π = 0, maka:
TC cE � dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � π = 0, maka �� � �� ............................................ (13) 8
Dengan  diketahuinya  dua  nilai  pada  tingkat  MSY  ini  maka  dapat  diketahui,  tingkat biomass (stok) pada level MSY:
................................................. (7)
Untuk  menghitung  pengelolaan  secara  optimal  secara  sosial,  dimana  diperoleh  rente yang optimum, maka digunakan persamaan matematis seperti di bawah ini: Jika Total Revenue
TR ph p E E p E p E
....................................... (9)
� � � �
................................................. (10)
dan nilai tangkap optimal sebesar:
Sedangkan  untuk  rezim  perikanan  akses  terbuka (Open Access) dapat  ditentukan dengan menghitung rente ekonomi yang hilang dimana π = 0, maka:
TC cE �
dan 2 2 ( ) TR ph p E E p E p E � � � � � � � � � π = 0, maka �� � �� ............................................ (13) ....................................(13)
Adapun nilai � �� adalah 2 kali � ��� , serta nilai  dari produksi pada perikanan akses terbuka akan ditentukan oleh formula sebagai berikut:
� �� � 2. � ���
� ��� � �. � �� � �� �� � ............................................................................ (14)
Analisis stok dalam analisis bioekonomi yang juga disertai dengan perhitungan deplesi sumber daya akan menggambarkan kondisi aktual sumber daya yang ada. Pengelolaan perikanan yang optimal dan berkelanjutan pada penelitian ini akan merefleksikan beberapa
instrumen kebijakan yang diterapkan pada faktor input dan output kegiatan penangkapan,dengan  perhitungan secara matematis seperti yang dilakukan oleh Hakim et al.
(2014).
Pengawasan faktor input dapat dilakukan dengan menggunakan limited entry.
Perhitungan limited entry yang digunakan dilihat dari upaya penangkapan pada kondisi maksimum lestari (MSY) dan hasil optimisasi pada kondisi ekonomi lestari (MEY). Adapun perhitungan limited entry adalah sebagai berikut:
������� ����� ����� � � ������ � � ��� ......................................................... (15)
������� ����� ����� � � ������ � � ��� ......................................................... (16)
Faktor input juga dapat dikontrol ketika adanya kemampuan dalam mengontrol jumlah armada yang beroperasi. Jumlah armada tiap alat tangkap dapat diduga melalui pendekatan logika matematika sederhana dengan mengetahui proporsi upaya penangkapan tiap alat tangkap untuk rezim MSY atau MEY yang kemudian pendugaan jumlah alat tangkap dapat dilakukan dengan menggunakan perbandingan matematis sederhana dengan asumsi bahwa nilai dari kekuatan armada dan kemampuan alat tangkap adalah sama pada periode tertentu berdasarkan jenisnya (Hakim et al., 2014). Adapun persamaannya adalah sebagai berikut:
Adapun nilai � �� adalah 2 kali � ��� , serta nilai  dari produksi pada perikanan akses terbuka akan ditentukan oleh formula sebagai berikut:
� �� � 2. � ��� � ��� � �. � �� � �� �� � ............................................................................ (14)
Analisis stok dalam analisis bioekonomi yang juga disertai dengan perhitungan deplesi sumber daya akan menggambarkan kondisi aktual sumber daya yang ada. Pengelolaan perikanan yang optimal dan berkelanjutan pada penelitian ini akan merefleksikan beberapa instrumen kebijakan yang diterapkan pada faktor input dan output kegiatan penangkapan,dengan  perhitungan secara matematis seperti yang dilakukan oleh Hakim et al.
(2014).
Pengawasan faktor input dapat dilakukan dengan menggunakan limited entry.
Perhitungan limited entry yang digunakan dilihat dari upaya penangkapan pada kondisi maksimum lestari (MSY) dan hasil optimisasi pada kondisi ekonomi lestari (MEY). Adapun perhitungan limited entry adalah sebagai berikut:
������� ����� ����� � � ������ � � ��� ......................................................... (15)
������� ����� ����� � � ������ � � ��� ......................................................... (16)
Faktor input juga dapat dikontrol ketika adanya kemampuan dalam mengontrol jumlah armada yang beroperasi. Jumlah armada tiap alat tangkap dapat diduga melalui pendekatan logika matematika sederhana dengan mengetahui proporsi upaya penangkapan tiap alat tangkap untuk rezim MSY atau MEY yang kemudian pendugaan jumlah alat tangkap dapat dilakukan dengan menggunakan perbandingan matematis sederhana dengan asumsi bahwa nilai dari kekuatan armada dan kemampuan alat tangkap adalah sama pada periode tertentu berdasarkan jenisnya (Hakim et al., 2014). Adapun persamaannya adalah sebagai berikut:
.................................(14)
Adapun nilai � �� adalah 2 kali � ��� , serta nilai  dari produksi pada perikanan akses terbuka akan ditentukan oleh formula sebagai berikut:
� �� � 2. � ��� � ��� � �. � �� � �� �� � ............................................................................ (14)
Analisis stok dalam analisis bioekonomi yang juga disertai dengan perhitungan deplesi sumber daya akan menggambarkan kondisi aktual sumber daya yang ada. Pengelolaan perikanan yang optimal dan berkelanjutan pada penelitian ini akan merefleksikan beberapa instrumen kebijakan yang diterapkan pada faktor input dan output kegiatan penangkapan,dengan  perhitungan secara matematis seperti yang dilakukan oleh Hakim et al.
(2014).
Pengawasan faktor input dapat dilakukan dengan menggunakan limited entry.
Perhitungan limited entry yang digunakan dilihat dari upaya penangkapan pada kondisi maksimum lestari (MSY) dan hasil optimisasi pada kondisi ekonomi lestari (MEY). Adapun perhitungan limited entry adalah sebagai berikut:
������� ����� ����� � � ������ � � ��� ......................................................... (15)
������� ����� ����� � � ������ � � ��� ......................................................... (16)
Faktor input juga dapat dikontrol ketika adanya kemampuan dalam mengontrol jumlah armada yang beroperasi. Jumlah armada tiap alat tangkap dapat diduga melalui pendekatan logika matematika sederhana dengan mengetahui proporsi upaya penangkapan tiap alat tangkap untuk rezim MSY atau MEY yang kemudian pendugaan jumlah alat tangkap dapat dilakukan dengan menggunakan perbandingan matematis sederhana dengan asumsi bahwa nilai dari kekuatan armada dan kemampuan alat tangkap adalah sama pada periode tertentu berdasarkan jenisnya (Hakim et al., 2014). Adapun persamaannya adalah sebagai berikut:
.............(15) .............(16) Faktor input juga dapat dikontrol ketika adanya kemampuan dalam mengontrol jumlah armada yang beroperasi. Jumlah armada tiap alat tangkap dapat diduga melalui pendekatan logika matematika sederhana dengan mengetahui proporsi upaya penangkapan tiap alat tangkap untuk rezim MSY atau MEY yang kemudian pendugaan jumlah alat tangkap dapat dilakukan dengan menggunakan perbandingan matematis sederhana dengan asumsi bahwa nilai dari kekuatan armada dan kemampuan alat tangkap adalah sama pada periode tertentu berdasarkan jenisnya (Hakim et  al., 2014). Adapun persamaannya adalah sebagai berikut:
............................(18)
.....(17)

## 1)  Pendugaan Proporsi Upaya
������ ����� ������ ���� ��������� ���� � ����� ����/����� � ������ ���� ������� � �������� ����� ������ ���� ������� � ..................................... (17)

## 2) Pendugaan Jumlah Armada
������ ���� ������� � ����� ������ � ��������� ������ �������� ����� ������ ���� ������� � ....................................................................... (18)
Adapun output aturan yang dihasilkan dapat berupa penambahan atau pengurangan
upaya penangkapan yang dapat dilihat dari penerapan beberapa perhitungan di atas, dilihat dari seberapa besar tingkat eksploitasi terhadap sumber daya tersebut. Instrumen-instrumen  yang dapat diterapkan sebagai upaya pembatasan output perikanan dapat menggunakan perhitungan jumlah tangkapan yang diperbolehkan (JTB) dan
kuota. Nilai JTB yang diterapkan adalah 80% dari MSY. Penerapan kuota yang dilakukan merupakan pengembangan yang dilakukan oleh Hakim et al. (2014) dimana penerapan kuota disesuaikan dengan proporsi dari kontribusi produksi tiap alat tangkap yang digunakan, sedangkan proporsi kontribusi dapat diketahui menggunakan rasio berdasarkan proporsi hasil tangkapan pada tahun terakhir untuk setiap alat tangkap yang kemudian rasionya akan dikalikan dengan nilai dari JTB ataupun MEY.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Estimasi Parameter Biologi dan Ekonomi
Hasil analisis Estimasi parameter biologi dengan menggunakan CYP, menghasilkan nilai parameter biologi sebagai berikut:
Tabel  1.  Estimasi Parameter Algoritma Fox Perikanan Tangkap Waduk Cirata Table 1. Parameter Estimation for Fox Algorithm Capture Fisheries of Waduk Cirata Parameter Algoritma Fox Intrinsic Growth (r) 0.231474 Carrying Capacity (K) ton 4138.53 Catchability Coeffisien (q) 0.00000258
1. Pendugaan Proporsi Upaya 2. Pendugaan Jumlah Armada

## 1)  Pendugaan Proporsi Upaya
������ ����� ������ ���� ��������� ���� �
����� ����/����� � ������ ���� ������� � �������� ����� ������ ���� ������� � ..................................... (17) 2)

## Pendugaan Jumlah Armada
������ ���� ������� � ����� ������ � ��������� ������ �������� ����� ������ ���� ������� � ....................................................................... (18)
Adapun output aturan yang dihasilkan dapat berupa penambahan atau pengurangan upaya penangkapan yang dapat dilihat dari penerapan beberapa perhitungan di atas, dilihat
dari seberapa besar tingkat eksploitasi terhadap sumber daya tersebut. Instrumen-instrumen  yang dapat diterapkan sebagai upaya pembatasan output perikanan dapat menggunakan perhitungan jumlah tangkapan yang diperbolehkan (JTB) dan kuota. Nilai JTB yang diterapkan adalah 80% dari MSY. Penerapan kuota yang dilakukan merupakan pengembangan yang dilakukan oleh Hakim et al. (2014) dimana penerapan kuota disesuaikan dengan proporsi dari kontribusi produksi tiap alat tangkap yang digunakan, sedangkan proporsi kontribusi dapat diketahui menggunakan rasio berdasarkan proporsi hasil tangkapan pada tahun terakhir untuk setiap alat tangkap yang kemudian rasionya akan dikalikan dengan nilai dari JTB ataupun MEY.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Estimasi Parameter Biologi dan Ekonomi
Hasil analisis Estimasi parameter biologi dengan menggunakan CYP, menghasilkan nilai parameter biologi sebagai berikut:
Tabel  1.  Estimasi Parameter Algoritma Fox Perikanan Tangkap Waduk Cirata Table 1. Parameter Estimation for Fox Algorithm Capture Fisheries of Waduk Cirata Parameter Algoritma Fox Intrinsic Growth (r) 0.231474 Carrying Capacity (K) ton 4138.53 Catchability Coeffisien (q) 0.00000258
an Adapun output aturan yang dihasilkan dapat berupa penambahan atau pengurangan upaya penangkapan yang dapat dilihat dari penerapan beberapa perhitungan di atas, dilihat dari seberapa besar tingkat eksploitasi terhadap sumber daya tersebut.
Instrumen-instrumen yang dapat diterapkan sebagai upaya pembatasan output perikanan dapat menggunakan perhitungan jumlah tangkapan yang diperbolehkan (JTB) dan kuota. Nilai JTB yang diterapkan adalah 80% dari MSY. Penerapan kuota yang dilakukan merupakan pengembangan yang dilakukan oleh Hakim et  al. (2014) dimana penerapan kuota disesuaikan dengan proporsi dari kontribusi produksi tiap alat tangkap yang digunakan, sedangkan proporsi kontribusi dapat diketahui menggunakan rasio berdasarkan proporsi hasil tangkapan pada tahun terakhir untuk setiap alat tangkap yang kemudian rasionya akan dikalikan dengan nilai dari JTB ataupun MEY.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Estimasi Parameter Biologi dan Ekonomi
Hasil analisis Estimasi parameter biologi dengan menggunakan CYP, menghasilkan nilai parameter biologi dapat dilihat pada Tabel 1. Hasil analisis ekonomi untuk  biaya  menunjukkan adanya biaya tetap dan variabel dalam usaha perikanan tangkap di Waduk Cirata. Untuk biaya investasi, ada biaya untuk perahu dan alat tangkap, yang biasanya dimiliki oleh nelayan, mencakup tiga alat tangkap yaitu jaring dinding, jala tebar dan pancing, dengan total biaya investasi per tahun sebesar Rp. 1.163.333,333,-. Sementara biaya variabel per trip meliputi biaya konsumsi dan BBM sebesar total Rp. 22.500,-.  Untuk harga ikan, diperoleh dengan merata-ratakan harga ikan nominal dari seluruh jenis ikan yang diperjualbelikan dari penangkapan di Waduk Cirata, pada setiap kabupaten, dimana Waduk Cirata berada, untuk kemudian disesuaikan pada nilai riil sebagaimana Tabel 2.
Tabel  1.  Estimasi Parameter Algoritma Fox Perikanan Tangkap Waduk Cirata. Table 1. Parameter Estimation for Fox Algorithm Capture Fisheriy of Cirata Reservoir.
Parameter Algoritma Fox Intrinsic Growth (r) 0.231474 Carrying Capacity (K) ton 4138.53 Catchability Coeffisien (q) 0.00000258
Tabel 2. Harga Riil Ikan di Waduk Cirata (Ribu rupiah/Ton). Table 2. Fish Real Price in the Cirata Reservoir (Thousand Rupiahs/ ton).
Tahun/ Year Harga Nominal/ Nominal price Harga Riil/ Real Prices 2011 7,816.92 11,612.58 2012 11,648.70 12,022.52 2013 9,143.60 12,885.26 2014 10,726.32 13,795.52 2015 13,513.15 15,575.05 Jumlah 52,848.69 65,890.93 Rata-rata 10,569.74 13,178.19 S umber: Balai Pelestarian Perikanan Perairan Umum dan Ikan Hias (BPPPUIH) Ciherang (2015) (data diolah)/ Source: Preservation Hall Inland Water Fisheries and Ornamental Fish (BPPPUIH) Ciherang (2015) (processed data)
Dengan kurva yield effort sebagai berikut:
Dan diperoleh nilai optimal dari berbagai rezim pengelolaan sebagaimana Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Nilai Optimal Pada Model 1 Perikanan Tangkap Waduk Cirata Table 3. Optimal Value fo Model 1Capture Fisheries Waduk Cirata
Variabel Rezim Pengelolaan MSY MEY OA Production (h) (Ton) 239.38 233.09 130.07 Effort (E) (Trip) 44,844.96 37,574.82 75,149.65 Biomass (x) Ton 2,069 2,404 670 Keuntungan (pi) (Rp)/ Profit (pi) ( IDR) 2,102,971,272 2.,184,760,318 0
Tabel 3 menunjukkan bahwa produksi pada rezim pengelolaan MSY adalah yang tertinggi, sementara produksi pada kondisi open access produksinya terendah sebesar 130,07 ton. Sementara effort atau upaya penangkapan yang tertinggi ada pada rezim open access sebesar dua kali lipat dari effort pada kondisi MEY, sedangkan effort MSY berada pada nilai lebih besar dari rezim MEY. Biomass yang paling konservatif dengan nilai tertinggi ada pada kondisi MEY, diikuti oleh MSY, dan nilai biomass terendah pada rezim open access . Profit
tertinggi diperoleh apabila perikanan dikelola pada rezim MEY, selanjutnya MSY, sementara pada kondisi open access profit tidak ada (0). Kondisi ini menunjukkan bahwa pengelolaan MEY memberikan hasil yang lebih efisien, dengan upaya yang lebih kecil bisa menghasilkan tangkapan yang tinggi dan profit yang juga tertinggi, dengan kondisi biomass yang konservatif.
Hasil analisis ini sejalan dengan pernyataan dari Gordon (1954), yang menyatakan bahwa dalam kondisi perikanan yang open access , keseimbangan pengelolaan akan dicapai pada tingkat upaya dimana penerimaan total sama dengan biaya total sehingga yang diterima nelayan hanyalah biaya oportunitas, sedangkan rente ekonomi sumber daya tidak diperoleh.
1 ( ) 0.2314 1 4138 f x x x � � � � � � � � 0.01067604 (1 0.0000114952463 ) y E E
� �
Dengan kurva yield effort sebagai berikut:
Dan diperoleh nilai optimal dari berbagai rezim pengelolaan sebagaimana Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Nilai Optimal Pada Model 1 Perikanan Tangkap Waduk Cirata Table 3. Optimal Value fo Model 1Capture Fisheries Waduk Cirata
Variabel Rezim Pengelolaan MSY MEY OA Production (h) (Ton) 239.38 233.09 130.07 Effort (E) (Trip) 44,844.96 37,574.82 75,149.65 Biomass (x) Ton 2,069 2,404 670 Keuntungan (pi) (Rp)/ Profit (pi) ( IDR) 2,102,971,272 2.,184,760,318 0
Tabel 3 menunjukkan bahwa produksi pada rezim pengelolaan MSY adalah yang tertinggi, sementara produksi pada kondisi open access produksinya terendah sebesar 130,07 ton. Sementara effort atau upaya penangkapan yang tertinggi ada pada rezim open access sebesar dua kali lipat dari effort pada kondisi MEY, sedangkan effort MSY berada pada nilai lebih besar dari rezim MEY. Biomass yang paling konservatif dengan nilai tertinggi ada pada kondisi MEY, diikuti oleh MSY, dan nilai biomass terendah pada rezim open access . Profit tertinggi diperoleh apabila perikanan dikelola pada rezim MEY, selanjutnya MSY, sementara pada kondisi open access profit tidak ada (0). Kondisi ini menunjukkan bahwa pengelolaan MEY memberikan hasil yang lebih efisien, dengan upaya yang lebih kecil bisa menghasilkan tangkapan yang tinggi dan profit yang juga tertinggi, dengan kondisi biomass yang konservatif.
Hasil analisis ini sejalan dengan pernyataan dari Gordon (1954), yang menyatakan bahwa dalam kondisi perikanan yang open access , keseimbangan pengelolaan akan dicapai pada tingkat upaya dimana penerimaan total sama dengan biaya total sehingga yang diterima nelayan hanyalah biaya oportunitas, sedangkan rente ekonomi sumber daya tidak diperoleh.
1 ( ) 0.2314 1 4138 f x x x � � � � � �
� � 0.01067604 (1 0.0000114952463 ) y
E E � � Dengan kurva yield effort sebagai berikut:
Seperti tampak pada Tabel 2, harga riil yang diperoleh dengan menggunakan Indeks Harga Konsumen (IHK), dengan basis tahun 2007, menunjukkan rata-rata harga sebesar 13,1 juta per ton.

## Model Bio-Ekonomi Perikanan Tangkap Waduk Cirata
Analisis bioekonomi nilai optimal variabel produksi (h), effort (E), biomass (x) dan profit (pi) pada berbagai rezim pengelolaan dilakukan dengan menggunakan skenario model dan hasil algoritma estimasi parameter, dihasilkan nilai optimal h,E, x dan pi pada berbagai rezim pengelolaan yaitu MSY ( Maximum Sustainable Yield ), MEY ( Maximum Economic Yield ) dan Open Access (OA), dengan menggunakan model Gordon Schaefer, diperoleh fungsi kurva pertumbuhan  sebagai berikut:
Dan diperoleh nilai optimal dari berbagai rezim pengelolaan sebagaimana Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3 menunjukkan bahwa produksi pada rezim pengelolaan MSY adalah yang tertinggi, sementara produksi pada kondisi open access produksinya terendah sebesar 130,07 ton. Sementara effort atau upaya penangkapan yang tertinggi ada pada rezim open access sebesar dua kali lipat dari effort pada kondisi MEY, sedangkan effort MSY berada pada nilai lebih besar dari rezim MEY. Biomass yang paling konservatif dengan nilai tertinggi ada pada kondisi MEY, diikuti oleh MSY, dan nilai biomass terendah pada rezim open access . Profit tertinggi diperoleh apabila perikanan dikelola pada rezim MEY, selanjutnya MSY, sementara pada kondisi open access profit  tidak  ada  (0). Kondisi ini menunjukkan bahwa pengelolaan MEY memberikan hasil yang lebih efisien, dengan upaya yang lebih kecil bisa menghasilkan tangkapan yang tinggi dan profit yang juga tertinggi, dengan kondisi biomass yang konservatif.  Hasil analisis ini sejalan dengan pernyataan dari Gordon (1954), yang menyatakan bahwa dalam kondisi perikanan yang
Tabel 3. Nilai Optimal Pada Model - 1 Perikanan Tangkap di Waduk Cirata. Table 3. Optimal Value for Model - 1 for Capture Fisheries in the Cirata Reservoir.
Variabel/ Variable Rezim Pengelolaan/ Management Rezime MSY MEY OA Production (h) (Ton) 239.38 233.09 130.07 Effort (E) (Trip) 44,844.96 37,574.82 75,149.65 Biomass (x) Ton 2,069 2,404 670 Keuntungan (pi) (Rp)/ Profit (pi) ( IDR) 2,102,971,272 2.,184,760,318 0
Gambar 2. Hubungan TR, TC dan Rente Ekonomi Perikanan Tangkap Waduk Cirata Pada beberapa Rezim Pengelolaan Model 1 GS.
Figure 2.   TR, TC and Profit Capture Fishery in Waduk Cirata for Some Management Rezime Model 1 GS.
open access , keseimbangan pengelolaan akan dicapai pada tingkat upaya dimana penerimaan total sama dengan biaya total sehingga yang diterima nelayan hanyalah biaya oportunitas, sedangkan rente ekonomi sumber daya tidak diperoleh (Gambar 2).
Perbandingan kurva aktual dan sustainable yield model logistik, dapat dilihat pada kurva pada Gambar 3. Dari kurva dapat dilihat bahwa produksi aktual pada model GS mengisyaratkan adanya kondisi penangkapan yang berada di atas tangkap lestari, yaitu pada tahun 2011, 2012 dan kuartal pertama tahun 2013. Selanjutnya penangkapan aktual kembali berada di bawah nilai tangkapan lestari, dan sempat naik kembali pada kuartal 2 tahun 2013, dan kembali turun pada tahun-tahun berikutnya.

## Kebijakan Rasionalisasi Perikanan tangkap Waduk Cirata
Berdasarkan hasil analisis bio-ekonomi, dimana menunjukkan adanya kondisi over  fishing dan juga over capacity pada beberapa  kuartal
penelitian, maka implementasi kebijakan yang harusnya dilakukan, adalah melalui rasionalisasi perikanan tangkap, baik input dan atau output . Pembatasan input dilakukan dengan mengatur jumlah trip/ upaya  armada penangkapan (dalam hal ini alat kapal penangkap ikan), dengan menggunakan teknik perhitungan sederhana berdasarkan proporsi dari jumlah alat tangkap total terhadap rezim pengelolaan MSY dan MEY.
Untuk Model Gordon Schaeffer (GS), diperoleh hasil jumlah upaya, kelebihan upaya yang harus dirasionalisasi dan juga jumlah kapal yang harus dirasionalisasi pada rezim MSY sebagaimana pada Tabel 4.
Tabel 4 menunjukkan bahwa untuk hampir setiap alat tangkap, perlu dirasionalisasi agar memenuhi pembatasan pengelolaan pada rezim MSY dengan pengurangan yang sangat signifikan. Unit alat tangkap gillnet misalnya perlu dikurangi sebanyak 160 buah atau sekitar 91,4%.  Demikian pula untuk alat tangkap jala tebar yang harus dikurangi sebanyak 868 buah (sekitar 87,7%),
Tabel 4. Pembatasan Masuk Perikanan Waduk Cirata Pada Rezim MSY Menggunakan Model GS. Tabel 4. Limited Entry for the Cirata Reservoir Fishery in MSY Rezime Using the GS Model.
Alat Tangkap/ Catch Device Jumlah Alat Tangkap Per kuartal  Tahun 2015/ Total Device Quarterly 2015 Upaya Aktual Perkuartal/ Quarterly Actual Effort Upaya MSY/ MSY Effort Kelebihan Upaya/ Excess Effort Unit alat tangkap MSY/ MSY Device Unit Kelebihan Alat Tangkap/ Excess Device Gillnet 175 31911.76 2734.45 29177.32 15 160 Jala Tebar/ Fish net 990 125653.85 15469.17 110184.68 122 868 Pancing/ Fishing rod 1705 170500.00 26641.34 143858.66 266 1439 Jumlah/ Total 2870 328065.61 44844.96 283220.65 403 2467
serta alat tangkap pancing yang harus dikurangi sebanyak 1.439 buah (84,4%). Dengan demikian keseluruhan alat tangkap yang harus dikurangi meliputi sebanyak 2.467 buah, atau sekitar 86%. Tentu saja ini adalah pengurangan yang sangat besar dan membutuhkan penanganan sendiri, mengingat akan mengorbankan begitu banyak nelayan di Waduk Cirata. Namun demikian jika mengikuti trajektory pengelolaan produksi yang berkelanjutan ( sustainable yield ) pada model GS, maka rasionalisasi input akan sangat tergantung dari dinamika penangkapan aktual dan posisi dinamika sustainable yield setiap tahun yang berbeda-beda seperti tampak pada Gambar 3.

## Gambar 3. Perbandingan Antara Nilai Tangkapan Lestari dan Aktual Model Logistik Perikanan Tangkap Waduk Cirata

## Figure 3. Comparison Between Sustainable Yield and Actual, Logistic Model Capture Fisheries
Waduk Cirata

## Kebijakan Rasionalisasi Perikanan tangkap Waduk Cirata
Berdasarkan hasil analisis bio-ekonomi, dimana menunjukkan adanya kondisi over fishing dan juga over capacity pada beberapa  kuartal penelitian, maka implementasi kebijakan yang harusnya dilakukan, adalah melalui rasionalisasi perikanan tangkap, baik input dan atau output . Pembatasan input dilakukan dengan mengatur jumlah trip/ upaya  armada penangkapan (dalam hal ini alat kapal penangkap ikan), dengan menggunakan teknik perhitungan sederhana berdasarkan proporsi dari jumlah alat tangkap total terhadap rezim pengelolaan MSY dan MEY.
Untuk Model Gordon Schaeffer (GS), diperoleh hasil jumlah upaya, kelebihan upaya yang harus dirasionalisasi dan juga jumlah kapal yang harus dirasionalisasi pada rezim MSY sebagaimana pada Tabel 4.

## Tabel 4. Pembatasan Masuk Perikanan Waduk Cirata Pada Rezim MSY Model GS
Tabel 4. Limited Entry for Cirata Reservoir Fisheries in MSY Rezime GS Model
Alat Tangkap/ Catch Device Jumlah Alat Tangkap Per kuartal  Tahun 2015/ Total Device Quarterly 2015 Upaya Aktual Perkuartal/ Quarterly Actual Effort Upaya MSY/ MSY Effort Kelebihan Upaya/ Excess Effort Unit alat tangkap MSY/ MSY Device Unit Kelebihan Alat Tangkap/ Excess Device Gillnet 175 31911.76 2734.45 29177.32 15 160 Jala Tebar/ Fish net 990 125653.85 15469.17 110184.68 122 868 Pancing/ Fishing rod 1705 170500.00 26641.34 143858.66 266 1439
0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 350.00 400.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Produksi Aktual (ton) Kuartal 2011­2015 Produksi Lestari  (ton) Kuartal 2011­2015
Produksi Aktual/ Actual Production (ton) quarterly 2011 - 2015
Produksi Lestari/ Sustainable Production (ton) quarterly 2011 - 2015

## Gambar 3. Perbandingan Antara Nilai Tangkapan Lestari dan Aktual Model Logistik Perikanan Tangkap Waduk Cirata.
Figure  3.      Comparison  Between  Sustainable  Yield  and Actual,  Logistic  Model  Capture  Fishery of Cirata Reservoir.
Untuk Model GS dengan menggunakan rezim pengelolaan MEY ( sole  owner ), analisis menunjukkan hasil pengaturan terhadap input alat tangkap sebagai berikut seperti tampak pada Tabel 5. Dari tabel tersebut tampak bahwa pada pengelolaan rezim MEY, penurunan effort untuk rasionalisasi alat tangkap menjadi lebih tinggi lagi dibandingkan pada rezim MSY, dimana dibutuhkan 164 alat tangkap gillnet , 899 alat tangkap jala tebar, 1.505  untuk dikurangi alat tangkap pancing untuk dikurangi dari perairan Waduk Cirata. Hal ini menunjukkan bahwa untuk memperoleh tangkapan yang lebih tinggi, dengan profit yang maksimum, dibutuhkan efisiensi effort , dalam hal ini rasionalisasi alat tangkap.

## Tabel 5. Pembatasan Masuk Perikanan di Waduk Cirata Pada Rezim MEY Menggunakan Model GS.
Tabel 5. Limited Entry of the Cirata Reservoir  Fishery in the MEY Rezime Using the GS Model.
Alat Tangkap/ Catch Device Jumlah Alat Tangkap Per kuartal  Tahun 2015/ Total Device Quarterly 2015 Upaya Aktual Perkuartal/ Quarterly Actual Effort Upaya MSY/ MSY Effort Kelebihan Upaya/ Excess Effort Unit alat tangkap MSY/ MSY Device Unit Kelebihan Alat Tangkap/ Excess Device Gillnet 175 31911.76 2048 29864 11 164 Jala Tebar/ Fish net 990 125653.85 11587 114067 91 899 Pancing/ Fishing rod 1705 170500.00 19955 150545 200 1505 Jumlah/ Total 2870 328065.61 2654 325412 302 2568
Hasil analisis secara keseluruhan mengimplikasikan kebijakan pembatasan input perikanan tangkap untuk setiap alat tangkap yang ada secara equal sesuai dengan kondisi input aktual yang ada, agar perikanan tangkap berada pada kondisi sustainable dan secara ekonomi menguntungkan. Mekanisme pengurangan input ini memang akan berdampak pada  pengurangan tenaga kerja atau nelayan di Waduk Cirata yang menggantungkan hidupnya pada perikanan tangkap semata. Kebijakan lebih lanjut menyangkut pengelolaan sumber daya manusia yang terpaksa meninggalkan kegiatan perikanan tangkap, perlu direncanakan. Penguatan kapasitas untuk alih pekerjaan menjadi tugas pemerintah daerah, termasuk di dalamnya penyediaan lapangan pekerjaan pengganti (alternatif livelihood ).
Pembatasan Output
Pembatasan output merupakan alternatif pengelolaan lain yang dapat dilakukan agar perikanan tangkap di Waduk Cirata dapat berkelanjutan. Pembatasan output ini dapat dilakukan dengan menggunakan rezim pengelolaan MSY, dimana jumlah tangkapan yang diperbolehkan (JTB), yaitu jumlah tangkapan yang dianggap aman untuk menghindari dinamika dan juga ketidakpastian dari sumber daya ikan yang ada di perairan, sebesar 80% dari nilai MSY.
Analisis JTB perikanan tangkap di Waduk Cirata untuk model GS menyebabkan perlu adanya pembatasan output atau produksi untuk setiap alat tangkap sebagaimana pada Tabel 6. Dengan jumlah produksi MSY sebesar 154,63 ton per kuartal, maka jumlah tangkapan kuota per kuartal untuk perikanan tangkap di Waduk Cirata adalah 123,7 ton per kuartal.  Dengan demikian kuota setiap alat tangkap di Waduk Cirata dapat dihasilkan sebagai mana pada Tabel 6.
Implikasi kebijakan dari analisis kuota ini adalah pembatasan output yang dilakukan pada JTB, dengan membagi jumlah alat tangkap yang ada dengan jumlah output JTB, sebagaimana berikut ini.  Rata-rata kuota untuk setiap alat tangkap gillnet pada model GS adalah sebesar 0,41 ton  (410 Kg) per kuartal, atau  sekitar 5 kg per hari. Jumlah produksi ini memang kecil, namun demikian untuk sebagai tangkapan subsisten dan sebagai bagian dari ketahanan pangan sudah cukup memadai (Tabel 7).
Nilai tangkapan lestari yang rendah pada dasarnya menggambarkan dinamika dari sumber daya ikan di Waduk Cirata yang merupakan fungsi dari eksploitasi itu sendiri dan juga kondisi habitat perairan.  Kondisi habitat perairan di Waduk Cirata sudah lama menjadi masalah, terutama karena perairan di wilayah ini digunakan
Tabel 6. Pembatasan Output Per Alat Tangkap di Waduk Cirata Menggunakan Model GS. Table 6. Output Quota per Catch Device in the Cirata Reservoir Using the GS Model.
Alat Tangkap/ Catch Device Produksi  per  Kuartal (Tahun 2015)/ Quarterly production (year 2015) Rasio/ Ratio JTB/ Total Allowable Catch Kuota/ Quota Gillnet 84.43 0.578542 123.704 71.568 Jala Tebar/ Fish net 37.54 0.257261 31.824 Pancing/ Fishing rod 23.96 0.164197 20.312 Jumlah/ Total 145.94 1.000 123.704 123.704
Tabel 7.  Kuota Tangkapan Per Alat Tangkap Per Kuartal dengan Menggunakan Model GS. Table 7. Catches Quota per Catch Device per Quarterly by Using the GS Model.
Alat Tangkap/ Catch Device Produksi  per  Kuartal (Tahun 2015)/ Quarterly production (year 2015) Rasio/ Ratio JTB/ Total Allowable Catch Kuota/ Quota Gillnet 84.43 0.578542 123.704 71.568 Jala Tebar/ Fish net 37.54 0.257261 31.824 Pancing/ Fishing rod 23.96 0.164197 20.312 Jumlah/ Total 145.94 1.000 123.704 123.704
untuk kegiatan perikanan budi daya yang masif, dengan penggunaan pakan yang masif juga dan menyebabkan pencemaran yang cukup signifikan. Dengan demikian menyebabkan kemampuan daya dukung lingkungan bagi perikanan tangkap pun menjadi rendah dan menyebabkan dinamika tangkapan sustainable pun menjadi rendah. Implikasi kebijakan dari permasalahan adalah bagaimana meningkatkan kemampuan daya dukung lingkungan yang lebih tinggi lagi sehingga kapasitas stok dapat meningkat, dengan cara perbaikan lingkungan perairan baik dengan teknik fisik, biologi maupun teknik lainnya. Pengurangan jumlah jaring terapung untuk menyesuaikan dengan daya dukung lingkungan, menjadi salah satu keharusan bagi berkembangnya juga perikanan tangkap yang dapat memberikan sumbangan kepada ekonomi masyarakat di samping sebagai bagian dari ketahanan pangan.
Pengelolaan sumber daya alam lainnya yang diusulkan pada perikanan tangkap Waduk Cirata ini adalah Community  based  Fisheries  Management atau pengelolaan berbasiskan masyarakat. Seperti kita ketahui pengelolaan perikanan secara umum bertujuan untuk membangun kebijakan  dan strategi pengelolaan perikanan yang dapat melindungi sumber daya ikan dari eksploitasi berlebih dan juga melindungi sumber daya penghidupan ekonomi masyarakat ( economic livelihood ). Hal ini  sebagaimana dimandatkan pada FAO code of conduct for responsible fisheries yang menetapkan prinsip-prinsip seluruh negara di dunia dalam hal pengelolaan perikanan yang benar berdasarkan pada pemanfaatan yang berkelanjutan.
Arnason dan Kashorte (2001), menyatakan bahwa secara umum pengelolaan perikanan yang terbaik adalah ketika dapat mendorong industri perikanan untuk dapat  menghasilkan rente maksimum yang lestari. Di sisi lain, rezim pengelolaan perikanan berbasiskan property right , telah menjadi ciri dan memberikan kinerja yang baik bagi perikanan di negara-negara maju, padahal di sebagian besar negara berkembang, masalah kepemilikan ini masih merupakan dilema, dengan adanya hak kepemilikan bersama atau common property  right . Hak kepemilikan pada dasarnya memberikan insentif untuk tidak melakukan overkapitalisasi sumber daya ikan dan demikian menimbulkan efisiensi ekonomi.
Salah satu instrumen pengelolaan yang dapat mengurangi efek dari hak kepemilikan
bersama adalah kerjasama masyarakat  dalam pengelolaan perikanan atau dikenal sebagai pengelolaan berbasiskan masyarakat, yang menjadi salah satu pilihan pengelolaan yang dianggap tepat bagi negara-negara berkembang seperti Indonesia (Wilson, 2001). Pengelolaan berbasiskan masyarakat adalah sistem di mana wewenang dan tanggung jawab atas sumber daya lokal dibagi antara pemerintah dan sumber daya lokal pengguna dan atau komunitas mereka (Brown, 1998). Lebih lanjut Brown (1998) menyatakan bahwa, manajemen perikanan berbasis masyarakat, yang juga sering disebut sebagai koperasi berbasis masyarakat sering digunakan bergantian dengan istilah lain, seperti pengelolaan bersama, manajemen kolaboratif dan manajemen berbasis masyarakat ( joint  management , collaborative management dan community-based management ). Menurut Pomeroy (1995, 1998), strategi ini memiliki kesamaan dalam hal pendekatan, tapi mungkin berbeda dalam partisipasi pengguna relatif pemerintah dan sumber daya.
Pada dasarnya pengelolaan perikanan berbasis masyarakat adalah  tanggung jawab antara pemerintah dan masyarakat. Pada instrumen pengelolaan ini, pemerintah memiliki tugas melayani sejumlah fungsi penting termasuk memberikan kebijakan dukungan dan undang-undang. Sajise (1995), menyatakan bahwa  manajemen berbasis masyarakat (adalah proses dimana masyarakat memiliki kesempatan dan  atau tanggung jawab untuk mengelola sumber daya mereka sendiri, mendefinisikan  kebutuhan  mereka  sendiri,  tujuan dan aspirasi, dan membuat keputusan yang mempengaruhi kesejahteraan sosial ekonomi mereka. Di bawah sistem ini pemerintah hanya memainkan peran kecil. Dengan demikian biaya pengelolaan menjadi rendah.
Pada perikanan tangkap Waduk Cirata misalnya, masyarakat atau kelompok lain didefinisikan  diberikan  hak  eksklusif  tertentu, dan dengan adanya perhitungan mengenai input dan output yang sustainable dan optimal secara ekonomi, maka masyarakat dapat menentukan sendiri secara musyawarah mengenai hak-hak lain berdasarkan misalnya kuota tangkapan. Keuntungan sistem ini adalah bahwa keputusan bersama secara moral lebih mudah dijalankan dan diterima secara sosial, sehingga masyarakat sendiri yang memfasilitasi penegakan hukum yang efektif atas dasar pendekatan  sosial dan fisik dan juga  tekanan sosial.

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN

## Kesimpulan
Penelitian Model Bioekonomi lingkungan yang sudah berjalan ini menghasilkan beberapa kesimpulan, diantaranya adalah:
(1)  Produksi perikanan tangkap di Waduk Cirata pada beberapa tahun pengamatan dengan menggunakan model GS, telah mengalami over  fishing atau nilainya di atas nilai tangkapan lestari terutama pada 2 tahun awal pengamatan;
(2)  Pengelolaan dengan menggunakan rezim MEY memberikan nilai rente yang paling maksimum, dengan biomass yang lebih konservatif, dan effort yang lebih efisien;
(3) Terjadi over capacity pada perikanan di Waduk Cirata, yang ditandai dengan adanya kelebihan effort , dibandingkan dengan kondisi MSY maupun MEY, untuk itu diperlukan rasionalisasi jumlah alat tangkap atau kapal, dan;
(4)  Alternatif pembatasan output atau kuota output juga dapat dilakukan dengan menggunakan nilai JTB. Analisis JTB menunjukkan perlunya penurunan produksi pada setiap alat tangkap, yang dapat dilakukan dengan kuota per unit alat tangkap per kuartal.
Pendekatan pengelolaan lainnya yang dapat dilakukan untuk pengelolaan perikanan tangkap yang berkelanjutan di Waduk Cirata adalah menggunakan pendekatan pengelolaan berbasis masyarakat. Pengelolaan berbasis masyarakat dianggap pengelolaan yang bisa memenuhi azas kebersamaan dan keputusan bersama secara moral lebih mudah dijalankan dan diterima secara sosial, sehingga masyarakat sendiri yang memfasilitasi penegakan hukum yang efektif atas  dasar  pendekatan    sosial  dan  fisik  dan  juga tekanan sosial.

## Implikasi Kebijakan
Implikasi kebijakan yang dapat disampaikan pada penelitan ini adalah:
(1)  Perlu ada penelitian lebih lanjut mengenai kontribusi dari kualitas habitat perairan terhadap dinamika produksi dan juga sustainable yield di Waduk Cirata;
(2)  Perlu dilakukan analisis kaitan perikanan budidaya terhadap perikanan tangkap;
(3)  Perlu pengelolaan perikanan tangkap yang berkelanjutan dengan melalui pembatasan input atau output ;
(4)  Pengelolaan kualitas perairan menjadi suatu keniscayaan agar perikanan tangkap dapat dikembangkan di wilayah Waduk Cirata, sehingga dapat meningkatkan kemampuan daya dukung dan juga peningkatan jumlah stok, dan;
(5) Peningkatan jumlah stok dapat juga dilakukan dengan kebijakan restocking , namun demikian harus tetap diikuti dengan pengelolaan pembatasan jumlah input dan output .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih Penulis ucapkan kepada Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi (Dirjen Dikti) Kementerian Riset dan Teknologi yang mendanai riset ini melalui skema riset unggulan PUPT.

## DAFTAR PUSTAKA
Anna, Z. 2003. A Dynamic of embedded economic Model of Fishery-Pollution Interaction, Doctoral Dissertation.Graduate Programme in Coastal and Marine Resource Studies.Bogor Agricultural University (IPB).
Arnason, R. and M. Kashorte. 2001. Commercialization of  South Africa’s  subsistence  fisheries?  consid - erations, criteria and approach. International Journal of Oceans and Oceanography 1: 45–65.
Balai Pelestarian Perikanan Perairan Umum dan Ikan Hias [BPPPUIH] Ciherang. 2015. Data Produksi Perikanan Cirata. Dinas Perikanan Provinsi jawa Barat.
Brown, R. C. 1998. Community-based cooperative management: renewed interest in an old paradigm. In Pitcher T.J, Hart P.J.B & Pauly D: Reinvesting Fisheries Management, pp 184-219. Kluwer Academic Publisher, Great Britain, 1998, Fish and Fisheries series 23.
Bukit, N. T. dan A. Y. Iskandar. 2002. Beban pencemaran Limbah Industri dan Status Kualitas Air Sungai Citarum. Jurnal Teknologi Lingkungan, Vol. 3, No. 2, Mei 2002: 98-106.
Fox, W. J. Jr. 1970. An Exponential Surplus Yield Model for Optimising Exploited Fish Populations. Transactions of the American Fisheries Society 99(1):80–88.
Garno, Y. S. 2001. Status dan karakteristik Pencemaran di Waduk kaskade Citarum. Jurnal Teknologi  Lingkungan, Vol. 2, No.2, Mei 2001 : 207-213
Gordon, H. S. 1954. The economic theory of a common- property resource: the fishery, Journal of Political Economy
Hakim, L. L., A. Zuzy dan Junianto. 2014. Analisis Bioekonomi Sumber daya  Ikan Tenggiri di Perairan Kabupaten Indramayu, Jawa Barat. Jurnal Kebijakan Kelautan dan Perikanan (2) 117-127.
King, M. 1995. Fisheries Biology, Assessment and Management.Fishing News Book. Great Britain.
Kompas.com. 2010. Pencemaran Waduk Saguling Mencemaskan. Kompas Cetak, Senin 31 Mei
2010.
Pomeroy, R. S. 1998. A process for Community based and Co-management. Fisheries Social Science Research Network. ICLARM contribution NO 1448 pp 71-76.
Pomeroy, R. S. 1995. Community based and co-management institutions for sustainable coastal fisheries management in Southeast ASIA. Ocean & Cosastal Management, Vol 27, NO3. pp143-162.1995.
Sajise, P. 1995. Community-based resource management in the Phillipines: perspective and experiences. A paper presented at the Fisheries comanagement Workshop at North sea center, 29-31 may, Hirtshals, Dernmark.
Wilson, C. D. 2001. Lake Victoria Fishers´attitudes towards management and co-management´, forthcoming in Geheb Kim and Terri Sarch (Eds), Broaching from the inland waters of Africa the management impasse: Perspectives on Fisheries and their management.
Yoga, G. P., S. Toyok, S. Tri dan L. T. Reliana. 2006. Toksisitas Air Pori-Pori Sedimen Waduk Saguling Jawa Barat. Prosiding seminar nasional Limnologi 2006 (35)