## ANALISIS KEMISKINAN DAN PENDAPATAN KELUARGA NELAYAN KASUS DI KECAMATAN WEDUNG KABUPATEN DEMAK, JAWA TENGAH, INDONESIA

## Edy Yusuf Agunggunanto

## Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro Semarang
E-mail: edy_ysf@yahoo.com.sg
Diterima 5 Mei 2011/Disetujui 6 Juni 2011
Abstract: The poverty of fishermen has become a critical and complex issue. The level of fishermen’s poverty and income inequality are related to fishermen characteristic such as demographic, socio-economic, and socio- cultural factors. The objective of this study is to analyze the poverty an income inequality of fishermen, and factors  that  influence  it. The  result  of  study  shows  fishermen  experience  and  number  of  family  influence income fishermen.
Keyword : poverty, inequality income, fishermen behaviour
Jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  sejak  tahun 1976 hingga tahun 1996 senantiasa mengalami penu- runan. Pada tahun 1976 jumlah penduduk miskin 54.2 juta berkurang menjadi 22.5 juta tahun 1996. Namun setelah krisis ekonomi tahun 1997, jumlah penduduk miskin  bertambah  menjadi  49.5  juta  tahun  1998. Berdasarkan standar 1998, pada tahun 1996 garis ke - miskinan di Jawa Tengah mencapai 32.424 rupiah per kapita per bulan. Jumlah penduduk miskin pada tahun yang sama mencapai 6,4 juta jiwa atau sekitar 21,61 persen dari seluruh penduduk Jawa Tengah. Pada ta - hun 1999 jumlah penduduk miskin bertambah menjadi 8,8 juta atau  sekitar 28,46 persen dari total penduduk Jawa Tengah.  Garis kemiskinan pada tahun tersebut mencapai 76.579 rupiah per kapita.
Data  BPS  (dalam  Jawa  Tengah  dalam  angka 2009)  menunjukkan  jumlah  penduduk  miskin  tahun 2002 menurun menjadi 7,3 juta (23,06 persen) dengan batas  miskin  sebesar  106.438  rupiah  per  kapita  per bulan. Jumlah penduduk miskin tahun 2007 menurun lagi  menjadi  6,56  juta  (20,43  persen)  dengan  batas miskin sebesar 154.111 rupiah per kapita per bulan. Pada tahun 2008 penduduk miskin menurun menjadi 6,19  juta  (19,23  persen)  dengan  daya  batas  miskin 168.168 rupiah per kapita per bulan. Pada tahun 2008,
jumlah keluarga pra sejahtera di Jawa Tengah menca - pai 3,10 juta atau 33,33 persen dari total keluarga. Se - mentara itu, untuk jumlah keluarga sejahtera I, II, III serta III plus masing - masing tercatat 1,74 juta, 2,01 juta, 2,09 juta serta 350 ribu keluarga, atau dalam pre - sentase berturut – turut sebesar 18,79 persen, 21,63 persen, 22,49 persen dan 3,76 persen.
Kabupaten  Demak  yang  berbatasan  dengan Kota Semarang ternyata mempunyai tingkat kemiski- nan yang cukup besar yaitu 23,5 % dibanding dengan Kota Semarang hany 5,26 %. Tingkat Kemiskinan ini masih di bawah rata-rata Jawa Tengah 20,43%. (lihat Tabel 1). Keluarga pra sejahtera di Kabupaten Demak juga tercatat cujkup tinggi yaitu sebesar 48,80 %,  di atas rata-rata Jawa Tengah 33,33% pada tahun 2008. Tingkat  pengeluaran  per  kapita  Kabupaten  Demak tersatat sebesar Rp.630.100, dibawah rata-rata Jawa Tengah sebesar Rp.633,600.
Nelayan  tradisional  pada  umumnya  hidup  di bawah garis kemiskinan. Hal ini disebabkan ciri-ciri yang melekat pada mereka yaitu suatu kondisi yang subsisten, dengan modal yang kecil, teknologi yang digunakan dan kemampuan/skill serta perilaku yang tradisional baik dari segi keterampilan, psikologi dan mentalitas  (Susilowati,  1991).  Nelayan  tradisional
Edy, Analisis Kemiskinan Dan Pendapatan Keluarga Nelayan Kasus Di Kecamatan Wedung Kabupaten Demak, Jawa Tengah, Indonesia 51
menggunakan  perahu-perahu  layar  dalam  aktivitas- nya di pantai-pantai laut dangkal. Akibatnya, purata produktivitas  dan  pendapatannya  adalah  relatif  ren- dah, di samping penangkapan di laut dangkal sudah berlebihan ( over-fishing ) (Susilowai 2001). Pendapat  yang  sama  dinyatakan  oleh  Akh- mad  Fauzi  (2003),  bahwa  nelayan  Indonesia  masih tergolong  miskin  dengan  pendapatan  per  kapita  per bulan  sekitar  US  $7-10.  Di  samping  itu  degradasi lingkungan  yang terjadi juga memprihatinkan. Salah satu  penyebab  rendahnya  kinerja  perikanan  adalah karana terjadinya economic overfishing, bukan Mal- thusian overfishing . Artinya, selain rasio antar biaya dan harga yang terlalu tinggi, perikanan Indonesia se - benarnya telah mengalami overcapacity di beberapa wilayah  pesisir  di  Indonesia.  Di  pantai  utara  Jawa, mengindikasikan  bahawa  kapasitas  perikanan  di wilayah tersebut sudah melebihi 35 peratus dari kapa - siti bioeconomic  optimal .  Kondisi  lingkungan  yang rusak, jumlah nelayan yang banyak, teknologi yang masih sederhana, mengarah pada penghasilan nelayan yang rendah.
Rendahnya  penghasilan  nelayan  tradisional merupakan masalah yang sudah lama, namun masalah ini masih belum dapat diselesaikan hingga sekarang, kerana terlalu kompleks. Hal ini tidak hanya berkai - tan dengan sosioekonomi, namun berkait pula dengan lingkungan dan teknologi. Menurut Smith (1979) ada 3  kendala  dalam  usaha  meningkatkan  penghasilan nelayan tradisional, teknikal dan sosioekonomi. Ken - dala biologikal berhubungan dengan terhad nya stok sumber daya ikan, dan hasil tangkapan berlebih ( over- fishing ). Kendala teknologi berhubungan dengan alat tangkap,  mesin,  motor  atau  infrastruktur  pendorong lainnya seperti panjang kapal, besar dan fasilitas cold storage , atau peralatan pemprosesan yang dapat me - ningkatkan kualitas ikan. Kendala sosioekonomi lebih kepada nelayan sendiri dan lembaga-lembaga formal dan informal, swasta dan pemerintah yang memper - lancar produksi dan distribusi.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Konsep  Kemiskinan
Konsep kemiskinan telah menarik minat politisi dan intelektual pada beberapa tahun lalu. (lihat Hom - merlfarb,  1984,  dan Woolf,  1986). Ada  tiga  konsep alternatif kemiskinan  termasuk sebagai dasar untuk
digunakan secara internasional. Secara prinsip adalah susbisten, kebutuhan dasar ( basic needs ) dan deprivi - asi  relatif  ( relatif  depriviation )  (Townsend,  1993). Konsep subsisten di definisi sebagai kemiskinan,  bila pendapatan mereka tidak  mencukupi untuk memenuhi kebutuhan fisik hidup yang minimum.  Suatu keluarga disebut miskin jika pendapatan dikurangi sewa berada di bawah garis kemiskinan.  Tingkat pendapatan min - imum  merupakan  pembatas  antara  keadaan  miskin, dengan tidak miskin, atau sering disebut sebagai garis batas kemiskinan (Arsyad, 1992).
Konsep kemiskinan berikutnya adalah ‘kebutu - han dasar’ ( basic needs ), yang mulai dipakai pada ta - hun 1970 an, walau sesungguhnya gagasan ini mem - punyai sejarah yang lama/panjang (Townsend, 1979). Kebutuhan  dasar  dapat dikelompokkan menjadi dua, pertama kebutuhan dasar yang diperlukan sekali un - tuk  mempertahankan  hidupnya,.  yaitu  tercukupinya makanan,  perumahan  dan  pakaian,  seperti  peralatan dan  perlengkapan  rumah  tangga. Kedua kebutuhan lainnya termasuk penyediaan pelayanan utama yang diberikan untuk masyarakat seperti air minum, sanita - si, pengangkutan umum dan kesehatan, fasilitas pen - didikan dan budaya. Konsep kebutuhan dasar harus ditempatkan di dalam suatu konteks kebebasan suatu negara,  martabat  individu  dan  kebebasan  individu tanpa hambatan (ILO, 1977)
Konsep  ketiga  kemiskinan  adalah  depriviasi relatif ( relative deprivation ), yang lebih menyeluruh dan menyangkut aspek sosial. Dalam depriviasi rela- tif, pendekatan ambang  pendapatan perlu difahami, menurut  jenis  dan  jumlah  keluarga.  Pada  individu, keluarga  dan  masyarakat  tingkat  analisis  kebutuhan seperti halnya jumlah dan sumber pendapatan, harus lebih menyeluruh. Perbedaan jenis kelamin, ras, umur dapat mendorong dengan kuat kepada tidak meratanya distribusi sumber daya tetapi juga ke tidak merataan distribusi   permintaan yang ada di dalam keluarga- keluarga tertentu, masyarakat dan kelas (Townsend, 1993).  Perbedaan  dalam konsep kemiskinan men - gakibatkan perbedaan pengukuran kemiskinan, yang dapat digolongkan kembali  pada hanya dua ukuran yang secara luas digunakan – yaitu kemiskinan ‘mut - lak’ dan ‘relatif’.

## Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan dan Pendapatan
Beberapa faktor yang mempengaruhi kemiski -
JURNAL DINAMIKA EKONOMI PEMBANGUNAN, JULI 2011, VOLUME 1, NOMOR 1 52
nan pedesaan di  Indonesia termasuk adalah pertum- buhan penduduk (Chemichovsky dan Meesok, 1984; Sigit, 1985; Firdaussy, 1992; dan Booth 1992). Per - tumbuhan penduduk yang cepat di pedesaan menjadi faktor utama yang  mendorong kemiskinan  dipede- saan  Indonesia.  Peningkatan    penduduk  dapat  ber - dampak pada masalah  penyediaan pendidikan, pen - ingkatan    pengangguran,  dan    masalah  modal  yang rendah. Selanjutnya, faktor-faktor ini secara  keselu - ruhan memberi pengaruh pada  pendapatan per kapita yang rendah penduduk pedesaan Indonesia.
Kajian  Swaminathan  (1997)  di  India  yang menggunakan data panel, dengan variabel pendapa - tan  (log)  sebagai  variabel  bersandar,  menunjukkan koefisien parameter variabel umur  0.023.  Manaka - la  koefisien  parameter  variabel  tingkat  pendidikan adalah  0.126.    Kajian  yang    serupa  dilakukan  oleh Berdegue et al (2001) di Chile. Menggunakan model OLS  dengan  variabel  bersandar  adalah  pendapatan dalam log, menunjukkan bahwa variabel umur tidak mempunyai  pengaruh yang  signifikan. Variabel pen - didikan  juga  tidak  signifikan  terhadap  pendapatan. Pada  model  probit,  variabel  keduanya  mempunyai signifikan pada derajat 10 persen. Nilai koefisien pa - rameter variabel umur adalah 0.02 dan variabel pen - didikan adalah 0.11
Hasil temuan beberapa peneliti seperti Swami - nathan (1997), Lisa (2000),  Bardegue  et al (2001), dan Elbers dan Lanjouw (2001),  menunjukkan bah - wa umur mempunyai pengaruh terhadap pendapatan. Pengaruh  umur  terhadap  pendapatan  memang  tidak besar (nilai koefisien parameter antara 0.023 hingga 0.106). Walau bagaimanapun umur memang mempu - nyai  pengaruh  terhadap  pendapatan.  Demikian  juga tingkat  pendidikan  mempunyai  pengaruh  terhadap pendapatan  (Swaminathan,  1997;  Lisa,  2000;  Bar - degue  et al, 2001;  Elbers dan Lanjouw, 2001; dan Naude  dan Taylor,  2001).  Nilai  koefisien  parameter variabel  pendidikan  antara  0.023  hingga  0.107.  Ini dapat disimpulkan bahwa pendidikan memang mem - punyai pengaruh terhadap pendapatan.
Variabel  lain  yang  mempunyai  pengaruh  ter - hadap  pendapatan  adalah  jumlah  anggota  keluarga. Pengkaji-pengkaji seperti Firdaussy dan Tisdel (1992), Naude dan Taylor (2001), Elbers dan Lanjouw (2001) menggunakan variabel  jumlah anggota keluarga seb - agai salah satu faktor yang mempengaruhi pendapa- tan. Firdaussy dan Tisdel (1992) menggunakan data kerat rentas ( cross section ) untuk mengkaji pendapa -
tan dan kemiskinan di tiga  pedesaan Bali, Indonesia.

## Penelitian Terdahulu
Beberapa faktor telah di klaim   mempengaruhi kemiskinan  pedesaan  di    Indonesia  seperti  halnya Negara Berkembang lainnya (contoh Chemichovsky dan Meesok, 1984; Sigit, 1985; Firdaussy, 1992; dan Booth 1992). Pertumbuhan cepat  populasi di pede - saan sering di lihat  sebagai faktor utama yang men - dorong ke arah kemiskinan pedesaan. Meningkatnya tekanan populasi dapat mengarah pada masalah  pe- nyediaan pendidikan, meningkatnya pengangguran di pedesaan  dan  berkurangya  ketersediaan  modal  dan secara keseluruhan mengurangi per kapita pendapa- tan (Firdaussy, 1992)
Jumlah  keluarga  adalah  suatu  faktor  penting yang mempengaruhi kemiskinan rumah tangga (con- toh  Chemichovsky  Dan  Meesok,  1984;  Sigit,  1985; Alamgir  dan  Ahmed,  1988;  Kuznets,  1989;  Gaiha, 1989; Firdaussy, 1992). Faktor ini boleh mempenga - ruhi kemiskinan dalam dua arah. Pertama , mungkin secara  langsung  mempengaruhi  kemiskinan,  selama pendapatan rumah tangga tetap, meningkatnya jum - lah keluarga  akan menekan tingkatan konsumsi riil anggota  keluarga. Kedua ,  sekalipun  tiap    anggota rumah  tangga  mempunyai  pendapatan,  pendapatan per kapita dapat menurun dengan bertambahnya jum - lah keluarga berkenaan dengan diminishing marginal productivity (Sigit,  1985,  Kuznet,  1989,  Firdaussy, 1992)

## Kerangka Pemikiran
Ciri-ciri demografi yang berhubungan dengan pendapatan nelayan dan kemiskinan meliputi : umur, tingkat  pendidikan,  pengalaman  sebagai  nelayan, jumlah keluarga dan anggota keluarga yang bekerja. Sedangkan sosio-ekonomi nelayan berkaitan dengan variabel/variabel pemilikan perahu, jenis perahu, ni - lai aset penangkapan ikan, nilai aset di luar aktivitas penangkapan ikan.  Variabel sosio-budaya mencakup variabel institusi koperasi, hubungan dengan pemilik modal, dan perilaku nelayan.
Gambar 2 menunjukkan suatu kerangka teori - tis  yang  mencoba  menghubungkaitkan  faktor-faktor demografi,  sosio  ekonomi  dan  sosio  budaya  terha - dap pendapatan nelayan dan keluarga nelayan. Fak- tor  demografi  mencakupi  beberapa  variabel  seperti
umur, tingkat pendidikan, pengalaman (lama sebagai nelayan), jumlah anggota keluarga dan anggota kelu - arga yang bekerja. Faktor sosio ekonomi mencakupi variabel pemilikan perahu, jenis perahu,  pendapatan nelayan  dan  keluarga  mereka.  Faktor  sosio  budaya berkaitan dengan perilaku nelayan, institusi koperasi, hubungan nelayan dengan pemilik modal, yaitu pinja - man  dan penjualan ikan.
Ada dua model regresi yang digunakan untuk analisis dalam kerangka teoritis ini, yaitu model  re - gresi OLS dan model regresi logit. Model regresi OLS menganalisis pengaruh variabel bersandar ( dependent variable )  dengan  variabel  bebas  ( independent  vari- able ).  Analisis regresi OLS ini akan di uraikan pada metoda analisis.

## Model Analisis dan  Variabel yang Digunakan
Penelitian  menggunakan  model  sebagai  beri - kut:
Log Y = β 0 + β 1 X 1 +  β 2 X 2 +  β 3 X 3 +  β 4 X 4 +  β 5 X 5 +  β 6 X 6 + β 7 X 7 +  β 8 X 8 +  β 9 X 9 +  β 10 X 10 + β 11 X 11 +  є ..............................................  (1)
di mana : Log Y  : log pendapatan nelayan per kapita β 0 : intercept β i ... β k : koefisien parameter є : error term
X 1 : Umur Kepala Keluarga, dalam tahun
X 2
: Tingkat Pendidikan Kepala Keluarga, dengan lima tingkatan pendidikan, tidak tamat pendidikan dasar, pendidikan dasar (SD sederajat), pendidikan menengah pertama (SMP sed- erajat), pendidikan menengah atas (SMA sedera- jat), dan pendidikan tinggi ( diploma, sarjanar ) X 3 : Pengalaman sebagai nelayan, dalam tahun X 4 : Jumlah Keluarga dalam jumlah orang X 5 : Anggota keluarga yang bekerja bekerja, dalam jumlah orang X 6 : Pemilikan Perahu, dalam bentuk dummy, 1= pemilik perahu, dan  0= tak memilikk perahu X 7 : Nilai aset tangkapan ikan, dalam Rupiah X 8 :Nilai aset di luar kegiatan tangkapan ikan, dalam Rupiah
1. 2. 3.
4.
5.

## Gambar 1. Kerangka Teoritis
JURNAL DINAMIKA EKONOMI PEMBANGUNAN, JULI 2011, VOLUME 1, NOMOR 1 54
X 9 : Bantuan  Koperasi, dalam bentuk dummy 1= Koperasi memberi bantuan kebutuhan hidup kepada nelayan 0= Koperasi tidak memberi bantuan kebutuhan hidup nelayan X 10 :  Jual  ikan kepada tengkulak/juragan, dalam bentuk dummy 1 =  Jual ikan kepada tengkulak 0 =  Tidak menjual  ikan kepada tengkulak Nlai daripada koefisien parameter β 1 , β 2 , β 3 , β 5 , β 6 ,  β 7 , β 8 , ialah positif, dan nilai koefisien paramater lainnya  iaitu β 4 , β 9 dan β 10 mempunyai nilai negatif. Selain model regresi OLS di atas, maka kajian ini  juga  menggunakan  model  regresi  logit.  Kaedah regresi  logit digunakan  apabila  pembolehubah  tak bebas  ( dependent  variables )    adalah  bilangan  non - parametrik kategorikal (mempunyai nilai 1 dan nilai 0) dan pembolehubah bebas ( independent variables ) adalah satu atau lebih bilangan parametrik dan non - parametrik
Rumusan model regresi logit kajian ini seperti berikut :
ln r r 1 =  β 0 + β 1 X 1 +  β 2 X 2 +  β 3 X 3 +  β 4 X 4 + β 5 X 5 +  β 6 X 6 + β 7 X 7 + β 8 X 8 + β 9 X 9 + β 10 X 10 + β 11 X 11 ............................  (2) di mana : ρ :  probabilitas kemiskinan, miskin = 1 dan tak miskin = 0 β 0 : intercept β i ... β k :  koefisien parameter є :  error term Nilai daripada koefisien parameter β 1 , β 2 , β 3 , β 5 , β 6 ,  β 7 , β 8 ,  ialah negatif, dan nilai koefisien pamater lainnya  iaitu β 4 , β 9 dan β 10 mempunyai nilai positif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum menganalisis model regresi OLS dan regresi logit, maka perlu dilakukan beberapa uji statis - tik seperti uji statistik multikolineariti dan heteroske - dasitisi.  Selepas  lulus  uji  statistik  ini,  maka  tingka - tan berikutnya adalah uji statistik ketepatan padanan ( goodness of fit ) dan terakhir adalah uji statistik t pen - garuh variabel bebas ke atas pemboleh bersandar .

## Uji statistik Multikolinearitas
Untuk mengesan ada tidaknya multikolineariti dalam sebuah model persamaan regresi, maka  digu - nakan beberapa ukuran, iaitu dari nilai VIF ( Variance Inflation  Factor ). Tidak  wujud  multikolineariti  apa - bila nilai VIF di bawah 10. Selain itu, untuk melihat wujud atau tidak multikolineariti, dapat juga di lihat dari nilai kritis ( cut-off ) dan nilai toleransi ( tolerance ). Apabila nilai toleransi di bawah 0.10 maka dapat din - yatakan tidak ada multikolineariti. Perhitungan nilai VIF  dan  nilai  toleransi  diperoleh  dari  penghitungan dengan program SPSS. Hasil perhitungan menunjuk - kan  bahawa  tidak  ada  multikolineariti  dalam  model regresi (Tabel 5.20).
Tabel 1 menunjukkan bahawa nilai toleransi variabel  dalam  model  regresi  mempunyai  nilai  di bawah 0.10. Julat nilai toleransi variabel berada an - tara 0.55 hingga 0.891, yang mempunyai nilai rendah adalah  variabel  umur  (0.255),  sedangkan  yang  ter - tinggi adalah variabel dummy jualan ikan ke pemilik modal, bernilai 0.891. Manakala uji statistik multiko - lineariti dilihat dari nilai VIF, maka boleh dikatakan bahawa telah lulus uji statistik. Semua variabel mem - punyai nilai VIF di bawah 10, nilai VIF mempunyai julat antara 1.123 (untuk variabel dummy jualan ikan kepada pemilik modal) hingga 3.925 (untuk variabel umur)

## Tabel 1. Uji statistik Multikolineariti
Menggunakan Nilai Toleransi dan VIF
Variabel Collinearity Statistics Tolerance VIF X 1 Umur .255 3.925 X 2 Tingkat Pendidikan Responden .842 1.188 X 3 Pengalaman menjadi nelayan .337 2.964 X 4 Jumlah anggota Keluarga .563 1.775 X 5 Jumlah angota keluarga bekerja .608 1.646 X 6 Pemilikan Bot/Kapal .297 3.372 X 7 Nilai aset alat tangkap ikan .461 2.168 X 8 Nilai Aset di luar aktiviti tangkapan ikan .758 1.319 X 9 Dummy bantuan koperasi .873 1.145 X 10 Dummy jualan ikan ke pemilik modal .891 1.123 Sumber: data olahan kajian
Edy, Analisis Kemiskinan Dan Pendapatan Keluarga Nelayan Kasus Di Kecamatan Wedung Kabupaten Demak, Jawa Tengah, Indonesia 55

## Uji statistik Normalitas
Distribusi  normal multivariat adalah  elemen utama dalam teknik statistik multivariat . Kebanyakan teknik statistik mempunyai andaian bahawa data   dan variabel multivariat rawak ( multivariate random vari- able ) , mempunyai taburan ke arah taburan multi- variat normal ( multivariate distribution normal ). Uji statistik normaliti dapat menggunakan analisis gam- bar  dan  nilai  daripada  skewness  dan  kurtosis.  Data mempunyai taburan normal apabila nikai skewness = 0 dan kurtotis tidak lebih dari 3 (Aczel,1999)
Kajian  mendapati,  data  mempunyai  taburan normal,  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  yang  mem - punyai  taburan  normal  dan  nilai  daripada  skewness sama dengan 0 dan kurtosis yang kurang daripada 3 (Gambar 2)
Uji statistik Heteroskedastisiti ( heteroscedasticity)
Uji  statistik  heteroskedastisiti  pada  kajian  ini menggunakan  uji  statistik  White  ( White  test ).  Uji statistik  heteroskedastisiti  yang  dicadangkan  oleh White tidak memerlukan andaian normaliti dan mu - dah penerapannya ( implementation ).  Uji statistik ini dapat dilakukan dengan melakukan regresi kuasa dua residual ( residual square - µ 2 i ) dengan variabel bebas asal  (X i )  .  Model  regresi  bantuan  ( auxiliry  reegres - sion ) ini akan mendapatkan nilai R 2 . Hipotesis null bahawa tidak ada heteroskedatis - iti  dapat ditunjukkan ke atas perkalian saiz sampel (n) dengan R 2 asympotically mengikuti  nilai chi-square .
Apabila  nilai chi-square yang  diperoleh  lebih  besar dari nilai kritis chi-square pada tingkat signifikan yang ditetapkan,maka wujud heteroskedastisiti. Sebaliknya apabila lebih rendah dari nilai kritis chi-square , maka tidak  ada  heteroskedastisiti  (Gujarati,  2003).  Kajian ini menggunakan program statistik eViews5 untuk uji statistik White.  Uji statistik mendapati nilai (obs * R 2 ) 34.97404 dengan probabiliti 0.014 yang menun - jukkan    bahawa    tidak  ada  heteroskedastisiti  (Tabel
2) Tabel 2. Uji statistik White Heteroskedastisiti F-statistic 2.007763  Prob. F(20,179) 0.009999 Obs*R-squared 34.97404  Prob. Chi-Square(20) 0.014068

## Sumber: data olahan kajian
Uji Statistik Ketepatan Padanan ( Goodness of Fit )
Uji statistik statistik F biasanya digunakan untuk menguji ketepatan padanan pada model regresi OLS. Nilai statistik F yang tinggi dengan tingkat signifikan kurang dari 0.05 memberikan petunjuk bahawa model regresi yang dianalisis merupakan model yang baik. Uji statistik statistik F dalam kajian mendapati nilai F bernilai 18.63949 (p = 0.000 < 0.05) yang menunjuk - kan bahawa model regresi telah lulus dari ujan F, dan dapat dilakukan analisis seterusnya.
Manakala bagi model regresi logit, uji statis - tik  ketepatan  padanan  digunakan  nilai Statistik  LR (Nisbah  kebolehjadian  -  Likelihood  Ratio) pada tingkat signifikan 0.05. Nilai statistik LR yang tinggi dan tingkat signifikan kurang dari 0.05 menunjukkan bahawa model yang dianalisis sudah sesuai, atau telah
Gambar 2. Nilai Skewness, Kurtosis dan Taburan Data
JURNAL DINAMIKA EKONOMI PEMBANGUNAN, JULI 2011, VOLUME 1, NOMOR 1 56
lulus uji statistik ketepatan padanan.  Menggunakan program  eViews,  didapati  nilai  statistik  LR  sebesar 93.65856 (p = 0.00 < 0.05) yang bermakna uji statis - tik  ketepatan  padanan  dapat  diterima,  model  telah sesuai  untuk  digunakan  analisis  berikutnya.  Selain dari pada statistik LR, uji statistik ketepatan padanan model regresi logit dapat pula digunakan uji statistik Hosmer-Lemeshow .    Nilai Hosmer-Lemeshow yang kecil menunjukkan perbezaan yang kecil antara data sebenar  dengan  data  yang  dijangka  atau expected , dengan  tingkat  signifikan  0.05.  Apabila  nilai Hos - mer-Lemeshow dan tingkat signifikan lebih dari 0.05, maka model telah lulus uji statistik ketepatan padanan. Kajian mendapati nilai Hosmer-Lemeshow (p = 0.09 >  0.05)  memberikan  petunjuk  bahawa  model  dapat digunakan  sudah  sesuai  dan  dapat  digunakan  untuk analisis berikutnya. Uji statistik Hosmer-Lemesshow pada lampiran D.
Uji statistik statistik t Uji statistik t digunakan untuk menguji hipote -
sis null tidak ada hubungan antara variabel bebas ke atas variabel bersandar. Uji statistik ini menguji H 0 : β j = 0 H a : β j ≠ 0 Uji statistik t digunakan t dua hujung ( two tail test ) untuk mengetahui pengaruh di antara variabel, sama  ada  pengaruh  di  antara  variabel  itu  signifikan atau tidak. Uji statistik t  ini merupakan uji statistik hipotesis,  sehingga  hipotesis  yang  dibentuk  dalam kajian ini   diterima atau ditolak.  Uji statistik t ini menggunakan tingkat keertian 0.05 dan 0.10.  Apabila nilai statistik t lebih besar dari pada nilai kritikal t  ( t table ) pada tingkat signifikan 0.05 dan 0.10, maka uji statistik t  diterima (p < 0.05  dan p < 0.10). Oleh itu apabila nilai probabiliti uji statistik statistik t kurang dari pada 0.05 dan 0.10, maka hipotesis null  diterima, iaitu tidak ada pengaruh variabel bebas ke atas varia - bel bersandar. Dengan lain kata menerima hipotesis alternatif  iaitu  ada  pengaruh  variabel  bebas  ke  atas variabel bersandar.

## Tabel 3. Model regresi OLS dan regresi Logit
Variabel Bebas Model regresi OLS Variabel bersandar Log pendapatan isi rumah per kapita Model regresi logit Variabel bersandar Kemiskinan isi rumah (1= miskin, 0= tak miskin) e β t-Statistic e β z-Statistic C 5.403345 *** 45.03649 -0.043221 -0.027758 X 1 = Umur 0.000141 0.055924 0.065903 * 1.889086 X 2 = Tingkat Pendidikan Responden 0.027897 1.078189 -0.354480 -1.072788 X 3 = Lama menjadi nelayan -0.001053 -0.484208 -0.040377 -1.335437 X 4 = Saiz Keluarga -0.090085 *** -7.649717 0.817922 *** 4.409026 X 5 = Ahli isi rumah bekerja 0.060426 ** 2.526309 -0.626244 ** -1.886576 X 6 = Pemilikan Bot/Kapal -0.176052 *** -3.419395 2.157197 *** 2.913313 X 7 = Nilai aset alat tangkap ikan 1.18E-08 *** 2.737120 -1.65E-07 ** -2.404828 X 8 = Nilai Aset di luar aktiviti tangkapan ikan 0.056628 *** 3.645654 -0.632998 *** -3.000653 X 9 = Dummy bantuan koperasi 0.055024 * 1.814894 -0.114037 -0.270767 X 10 = Dummy jualan ikan ke pemilik modal 0.056064 * 1.648182 -0.416204 -0.890116 R-squared 0.521670 McFadden R-squared 0.359956 Adjusted R-squared 0.493683 S.E. of regression 0.197776 S.E. of regression 0.371076 Sum squared resid 7.353698 Sum squared resid 25.88708 Log likelihood 46.52370 Log likelihood -83.26812 F statistic 18.63949 Restr. log likelihood -130.0974 Prob ( F statistic) 0.000000 LR statistic (11 df) 93.65856 Probability(LR stat) 3.22E-15 *** : tingkat signifikan 0.01 **  : tingkat signifikan 0.05
*   : tingkat signifikan 0.10 Sumber: data olahan kajian
Edy, Analisis Kemiskinan Dan Pendapatan Keluarga Nelayan Kasus Di Kecamatan Wedung
Kabupaten Demak, Jawa Tengah, Indonesia 57
Tabel 3 menunjukkan beberapa variabel bebas yang diterima mempunyai hubungan dengan variabel bersandar, sama ada pada model regresi OLS maupun regresi logit. Pada model regresi OLS ada tiga varia - bel bebas yang tidak diterima dalam uji statistik t, iaitu variabel X 1 (umur responden), X 2 (tingkat pendidikan responden),  dan  X 3 (pengalaman  responden  sebagai nelayan). Variabel bebas lainnya yang diterima iaitu X 4 (saiz  keluarga),  X 5 (ahli  isi  rumah  bekerja),    X 6 (pemilikan bot/kapal),   X 7 (nilai aset alat tangkapan ikan),  X 8 (nilai aset di luar aktiviti tangkapan ikan). X 9 (dummy bantuan koperasi), dan X 10 (dummy jua - lan ikan ke pemilik modal).
Manakala  pada  model  regresi  logit,  ada  em - pat variabel yang tidak signifikan, iaitu variabel iaitu variabel X 3 (pengalaman responden sebagai nelayan), X 4 (saiz keluarga), X 9 (dummy bantuan koperasi), dan X 10 (dummy jualan ikan ke pemilik modal). Variabel lainnya yang signifikan iaitu variabel X 2 (tingkat pen- didikan responden),  X 5 (ahli isi rumah bekerja),  X 6 (pemilikan bot/kapal),   X 8 (nilai aset alat tangkapan ikan),  X 9 (nilai aset di luar aktiviti tangkapan ikan), seperti ditunjukkan pada Tabel 3.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penelitian menunjukkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
Pengalaman  sebagai  nelayan  secara  langsung maupun  tidak,  memberi  pengaruh  kepada  hasil penangkapan ikan. Semakin lama seseorang mem- punyai pengalaman sebagai nelayan, semakin be - sar  hasil dari penangkapan ikan dan pendapatan yang diperoleh.
•
Jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja  ternyata mempunyai pengaruh terhadap pendapatan kelu- arga.  Peran  anggota  keluarga  sangat  membantu dalam meningkatkan pendapatan keluarga. Kegiatan  penangkapan  ikan  dengan  menggu- nakan teknologi penangkapan ikan yang berbeda dapat mempengaruhi produksi penangkapan ikan. Informasi dan penerapkan teknologi baru bagi ne - layan lain merupakan sarana untuk meningkatkan kemampuan dan pengelolaan sumberdaya ikan. Perilaku  nelayan  yang  mengambil  terumbu  ka - rang sangat merugikan nelayan sendiri. Pengam- bilan terumbu karang yang berterusan pasti meru - sak habitat ikan utamanya tempat ikan berkem - bang  sehingga  akan  menguragi  hasil  tangkapan mereka.

## Saran
Peningkatan  pendapatan  nelayan  untuk  men- gurangi tingkat kemiskinan yang dialami masyarakat nelayan dapat dilakukan dengan beberapa alternatif, anatra lain:
Meningkatkan  ketrampilan  dan  pengalaman dalam  proses  penangkapan  ikan.  Hal  ini  dapat dilakukan dengan memperkenalkan kepada kelu- arga dan anak-anak mereka cara menangkap ikan yang lebih baik.
Penyadaran akan pentingnya pemeliharaan ling- kungan  untuk  menjaga  ekosistem  atau  tempat berkembang biak ikan.
Meningkatkan kinerja koperasi agar dapat mem - bantu  nelayan  dalam  penyediaan  kebutuhan  ne - layan  melaut  serta  pembelian  hasil  tangkapan ikan.
•
•
•
•
•
•

## DAFTAR PUSTAKA
Adger,  W.  Neil,  1999,”Exploring  Income  Inequality in  Rural,  Coastal  Vietnam”, The  Journal  of Development Studies, vol. 35 no.5 Jun, pp.96-119
Akhmad  Fauzi,  2003.”Turning  the  Tide”  Kebijakan Ekonomi  Perikanan, Kompas  30  Julai  2003  hal 35.
Alamgir, M and A. Achmed, 1988, “ Poverty and Income distribution  in  Bangladesh,  in:  T.N.  Srinivasan and  P.K.  Bardhan,  eds., Rural  Poverty  in  South Asia , Columbia University Press, pp. 11-38
Arsyad, Lincolin,  1992, “Memahami Masalah Kemiskinan di Indonesia: Suatu Pengantar”, Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia , no.1 tahun vii, pp.95 – 116. Atkinson, A.B, 1970, “On the Measurument of Inequality”,
Journal of Economic Theory , vo. 2, 1970 Booth, A,  1992, “Income Distribution and Poverty” in A. Booth,  ed The  Oil  Boom  and  After:  Indonesian Economic  Policy  and  Perfdormance  During  the Soeharto  Era. Singapore;  Oxford  University Press, 321-362

## JURNAL DINAMIKA EKONOMI PEMBANGUNAN, JULI 2011, VOLUME 1, NOMOR 1
58
Cancian,  Maria  and  Reed,  Deborah,  1999,  “Impact  of Wive’s  Earnings  on  Income  Inequality:  Issues and Estimates”, Demography, vol. 38, no. 2, May 1999 pp. 173-184
Chandel, B.S and Sharma, R.K, 1989, “Rural Poverty in Himachal Pradesh – A Study of Kangra Farms”, Indian  Journal  of  Economics, vol.lxx,  Oct, pp.135-140.
Estudillo, J.P, 1997, “Income inequality in The Philippines, 1961  –  1991”, The  Developing  Economies, vol. xxxv. no.1,March, pp.68-95
Firdaussy, CM and Tisdell, Clem,  1992. “Determinant of Rural Income and Poverty at The Village Level in Bali, Indonesia”, Malaysian Journal of Economic Studies, vol.xxix, no. 1 (June 1992) pp.19-34.
Gaiha,  R.,  1987,  “Inequality,  Earning  and  Participation Among  the  Poor  in  Rural  India, The  Journal  of Developmenmt Studies, vol.23, July 1987, pp.491- 508
Gujarati,  D.N,  2003, Basic  Economitrics, fourth  edition, Mc. Graw Hill. Kakwani, Nanak C, 1980, Income Inequality and Poverty,
Methodsof  Estimation  and  Policy  Apllications , Oxfor Press University.
Lerman, Roberty I and Yitzhaki, Shlomo, 1985, “ Income Inequality  Effects  byu  Income  Sources: A  New Approach and Application to the United States”, The Reeview of Economics and Statistics, volume 67, issue 1 (Feb., 1985), pp.151-156
Mukherjee, Nilanjana, 1999.”Consultations With The Poor in Indonesia, country synthesis report, draft report August 1999 Wolrd Bank
Susilowati, Indah, 1991, “Welfare Impact of Improved Boat Modernisation  in  Pemalang  Regencies,  Central Java, Indonesia”, Master Thesis, The Faculty of Economics  and  Management,University  Putra Malaysia Susilowati,  Indah,  2001, Kajian  Partisipasi  Wanita  dan Istri  Nelayan  Dalam  Membangun  Masyarakat Pesisir (Studi Kasus pada Perkampungan Nelayan di  Demak,  Jawa  Tengah) ,  Laporan  Penelitian, Kerjasama UNDIP dengan Mc Master Univeristy Canada.
Swaminathan,  M.,  1997,”  The  determinant  of  Earning Among  Low-Income  Workers  inBombay: An  Analysis  of  Panel  Data”, The  journal  of Development Studies, vol. 33, no.4, April, pp.535- 551
Townsend, P, (ed.), 1970, The Concepts of Poverty, London, Heinemann