## ANALISIS INDIKATOR UTAMA PENGELOLAAN HUTAN MANGROVE BERBASIS MASYARAKAT DI DESA CURAHSAWO KECAMATAN GENDING KABUPATEN PROBOLINGGO
Nuddin Harahab 1 dan  Graziano Raymond P 2
1 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan,  Universitas Brawijaya Jl.  Veteran  Malang – Indonesia Telp. (0341) 553512/Fax.(0341) 557837 Email: marmunnuddin@yahoo.com
2 Direktorat Jendral KP3K, KKP Diterima 23 Februari 2011 - Disetujui 21 Mei 2011

## ABSTRAK
Hutan  mangrove  merupakan  salah  satu  sumber  daya  pesisir  yang  berperan  penting  dalam pembangunan ekonomi. Pengelolaan hutan mangrove berbasis masyarakat merupakan salah satu strategi pengelolaan  yang  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  keadilan  dalam  pemanfaatan  dan  pengelolaan sumber daya alam. Indikator penting dalam keberhasilan pengelolaan hutan mangrove adalah partisipasi masyarakat. Ada banyak variabel yang diperkirakan saling berinteraksi dan berkorelasi dalam partisipasi masyarakat  tersebut.  Oleh  karenanya  penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  dan  menentukan indikator  utama  dalam  pengelolaan  hutan  mangrove  berbasis  masyarakat.  Penelitian  ini  menggunakan metode analisis Principle Component Analysis (PCA).  Hasil analisis faktor menggunakan SPSS menunjukkan bahwa dari 15 (limabelas) variabel yang dianalisis diperoleh tiga indikator utama partisipasi masyarakat dalam pengelolaan hutan mangrove di Kecamatan Gending, yaitu faktor manajemen, pengetahuan, dan sikap.

## Kata Kunci: hutan mangrove, analisis komponen utama, partisipasi
Abstract :  Analysis of Main Indicator in the Community-Based Management of Mangrove Forestry in the Curahsawo Vilage Subdistrict Gading, Probolinggo Regency  by: Nuddin Harahab and

## Graziano Raymond P
Mangrove  forest  is  among  coastal  resources  that  has  essential  role  in  economic  development. Community - based mangrove forest management is a strategy to improve efficiency and fairness in the use and management of natural resources mangrove forest.Important indicators in successing mangrove forest  management  is  a  community  participation.  There  are  many  variables  which  were  expected  to interact with each other and correlated in community participation. Then study was conducted to analyze and  determine  primary  indicators  in  community-based  management  of  mangrove  forestry.  Method Principle Component Analysis (PCA) was used in this study. Results from factor analysis of 15 variables using SPSS shows that 3 major indicators of public participation in the mangrove forest management in district Gending are   factor, knowledge and attitude.
Keywords: mangrove forestry, principle component analysis, participation.

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan industri tambak udang telah mengakibatkan konversi lahan hutan mangrove dalam jumlah area yang cukup besar. Konversi hutan mangrove telah mengakibatkan penurunan produktivitas perikanan tangkap maupun budidaya di air payau (Hadipurnomo.1995; Khalil. 1999; Ronnback, 2002). Dibutuhkan pemulihan kondisi lingkungan kondisi pesisir utamanya hutan mangrove melalui reboisasi dan pengelolaan ekosistem yang lebih baik. Keberhasilan  pengelolaan ekosistem hutan mangrove ditentukan  oleh keterlibatan masyarakat yang bermukim di daerah pantai sebagai mitra dalam mengelola sumber daya alam pantai khususnya hutan mangrove (Melana, dkk, 2000).
Pengelolaan sumber daya berbasis masyarakat merupakan salah satu strategi pengelolaan yang dapat meningkatkan efisiensi  dan  keadilan  dalam  pemanfaatan dan pengelolaan sumber daya alam. Komunitas lokal memiliki keterikatan yang kuat dengan daerahnya sehingga pengelolaan yang dilakukan akan diusahakan demi kebaikan daerahnya.  Berangkat dari asumsi bahwa ekosistem mangrove tidak semata merupakan sebuah sistem ekologi, tetapi juga sistem sosial, maka pengembangan sumber daya dengan memperhatikan sistem ekologi-sosial menjadi sebuah pendekatan yang penting. Bila mereka berdaya maka aturan lokal  bisa melengkapi kekuatan hukum formal dan dapat menjadi pengawas yang efektif.   Pengelola perikanan lokal didukung pengetahuan lokal ( traditional ecological knowledge ) yang akan berperan sebagai pendorong tumbuhnya ekonomi pesisir.
Untuk meningkatkan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan hutan mangrove diperlukan pengetahuan tentang nilai strategis keberadaan hutan mangrove yang bermanfaat bagi masyarakat.  Berbagai hasil penelitian menyebutkan bahwa pengurangan area hutan mangrove akan mengakibatkan hilangnya sumber penghasilan penting masyarakat setempat dan berpotensi
meningkatkan  konflik  sosial  (Paul,  2006). Thomason  (2006)  menyatakan  bahwa ekosistem hutan mangrove memiliki nilai yang sangat penting bagi kehidupan masyarakat di area hutan di Esmeraldas, Ekuador. Hutan mangrove  memiliki nilai penting khususnya bagi kehidupan wanita. Adanya tambak udang melalui konversi hutan mangrove terbukti memberikan pengaruh negatif  yang  sangat  kuat  bagi  kehidupan masyarakat setempat. Grasso (1998) dan Gunarto (2004) menjelaskan bahwa  ekosistem hutan mangrove memberikan layanan ekologis yang bagus untuk pelestarian habitat dan suaka margasatwa di sekitarnya. Hutan mangrove tidak diragukan dapat memberikan produk dan jasa bagi masyarakat yang  tinggal  di  sekitarnya.    Barbier  (2006) menyatakan bahwa konversi lahan hutan mangrove ke tambak udang, mengakibatkan hilangnya sumber penghasilan utama masyarakat pantai yang semula bertumpu pada alam hutan mangrove.  Kondisi tersebut telah mengundang perhatian masyarakat dan pemerintah dalam mencegah terjadinya konversi lahan lebih lanjut.
Keberhasilan pengelolaan hutan mangrove ditunjukkan oleh meningkatnya kualitas dan kuantitas hutan, yaitu bertambahnya luasan hutan, indek keragaman dan kerapatan vegetasi hutan. Indikator penting keberhasilan tersebut adalah tingkat keterlibatan atau partisipasi masyarakat Ada banyak variabel yang diperkirakan saling berinteraksi dan berkorelasi dalam membentuk hubungan dalam partisipasi masyarakat.  Diperlukan penelitian yang dapat memperkecil jumlah variabel tersebut agar pengelolaan lebih terfokus dan mudah dikelola.
Penelitian ini dilakukan  dengan tujuan untuk mereduksi variabel dengan melakukan analisis penentuan indikator utama dalam pengelolaan hutan mangrove berbasis masyarakat. Pengetahuan ini dapat digunakan untuk menyusun strategi peningkatan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan ekosistem hutan mangrove.

## METODOLOGI

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan di wilayah pesisir Desa Curahsawo, Kecamatan Gending, Kabupaten Probolinggo  Provinsi Jawa Timur, penelitian ini dilakukan pada Bulan Juli sampai dengan September 2009.

## Jenis dan Sumber Data
Data primer diperoleh dari beberapa kegiatan observasi, wawancara terhadap responden. Data primer yang dimaksud adalah penggalian sejauh mana pengetahuan masyarakat tentang hutan mangrove, keterlibatannya dalam kegiatan pengelolaan dan kesadaran masyarakat untuk berpatisipasi dalam upaya pengelolaan hutan mangrove.  Data primer dikumpulkan dengan cara wawancara terstruktur kepada responden dengan menggunakan kuesioner. Data sekunder diperoleh dari dokumen- dokumen pada berbagai  instansi, antara lain: Dinas  Kehutanan dan Perkebunan, Dinas  Kelautan  dan  Perikanan,  dan  BPS (Badan Pusat Statistik) Kabupaten Probolinggo.

## Metode Pengumpulan Data
Penentuan responden dilakukan dengan menggunakan teknik purposive (sengaja) kepada para pengguna jasa lingkungan, pembudidaya udang (petambak), kelompok peduli lingkungan (Bentar Indah) dan aparat desa setempat. Hasil observasi digunakan untuk menegaskan dan mendukung jawaban yang telah didapatkan dari responden. Variabel yang digunakan untuk mengetahui sejauh mana partisipasi masyarakat terhadap upaya pengelolaan ekosistem mangrove adalah :
Q 1 =   tingkat pendidikan masyarakat dalam pengelolaan hutan mangrove/ society’s education level in a mangrove forest’s management
Q 2 =  manfaat hutan mangrove yang diperoleh bagi masyarakat/ the benefit of mangrove forest for the social community.
Q 3 =  dukungan/fasilitas  yang  diberikan masyarakat dalam pengelolaan hutan mangrove/ support/facilities  which given by society in a management of mangrove forest.
Q 4 = masyarakat menjadi mitra dalam pengelolaan hutan mangrove daripada hanya sebagai penerima manfaat/ the society become partner in a management of mangrove forest rather than just take the benefit from it.
Q 5 = masyarakat ikut mengelola hutan mangrove daripada hanya sebagai pengguna hutan mangrove/ the society participate to manage the mangrove forest rather than just as the mangrove forest’s user.
Q 6 = masyarakat berpartisipasi dalam pembuatan keputusan dalam pengelolaan hutan mangrove/ the society participate  in  a  decision  making  at mangrove forest’s management.
Q 7 =  pengelolaan hutan mangrove harus melalui proses belajar/ berevolusi/ management of mangrove forest must through lerning/evolution process.
Q 8 =  pengelolaan hutan mangrove dilakukan secara terpusat/ managemet of mangrove forest is done centraly.
Q 9 =  manajemen (perencanaan, pelaksanaan,
monitoring) dalam pengelolaan hutan mangrove dilakukan sepenuhnya oleh pemerintah/ management (planning, implementing, monitoring) in a mangrove forest’s management is done completely by the government.
Q 10 =  secara institusional dan administratif masyarakat ikut berpartisipasi dalam pengelolaan hutan mangrove/ the society participate in mangrove forest’s management institutionaly and administratively.
Q 11 =  pelanggaran dalam pengelolaan hutan mangrove ditegakkan melalui aturan- aturan yang menghukum/ violation in mangrove forest’s management should get a proper punishment.
Q 12 =  manajemen pengelolaan hutan mangrove dilakukan secara fleksibel/ flexibility at mangrove forest’s management.
Q 13 = pengelolaan hutan mangrove harus memiliki tujuan yang ganda/beragam/ the mangrove forest’s management must have double/multi purpose.
Q 14 = perlunya regenerasi alam dalam pengelolaan hutan mangrove/ need of nature regeneration in mangrove forest’s management.
Q 15 =  posisi masyarakat sebagai manager/ pelaksana/pemroses dalam pengelolaan hutan mangrove/ position of society as a manager/executor/user in mangrove forest’s management.

## Metode Analisa Data
Untuk melihat faktor-faktor partisipasi masyarakat digunakan Analisis Statistik Multivariat berupa Analisis Faktor yang didasarkan pada Analisis Komponen Utama, Supranto (2004) menjelaskan bahwa langkah-langkah yang diperlukan di dalam analisis faktor adalah:

## Matriks Korelasi
Proses analitis didasarkan pada suatu matriks korelasi antar-variabel. Pendalaman yang berharga dapat diperoleh dari suatu pengkajian pada matriks korelasi ini. Agar  analisis  faktor  bisa  menjadi  tepat, variabel-variabel yang dikumpulkan harus berkorelasi. Kalau korelasi antar-variabel memang kecil (hubungan lemah) analisis  faktor  menjadi  tidak  tepat. Di dalam analisis faktor diharapkan bahwa variabel-variabel tersebut mempunyai korelasi tinggi antar variabel dan korelasi yang tinggi dengan faktor-faktor.

## Metode Analisis Faktor
Berdasarkan Bartlett’s Test of Sphericity dan Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) statistik di atas ternyata analisis faktor memang tepat untuk menganalisis data di atas. Dalam penelitian ini kita menggunakan Principal Component Anaylisis ( PCA).  Didalam PCA the total variance
di dalam data yang diperhatikan yaitu diagonal matriks korelasi, setiap elemennya sebesar 1 (satu) dan full variance dipergunakan untuk dasar  pembentukan  faktor,  yaitu  variabel- variabel baru sebagai pengganti variabel- variabel lama, yang jumlanya lebih sedikit dan tidak lagi berkorelasi satu sama lain, seperti variabel asli yang memang saling berkolerasi.

## Penentuan Banyaknya Faktor
Pendekatan yang digunakan dalam menentukan banyaknya faktor adalah berdasarkan pada eigen values .  Masing-masing  faktor hanya faktor dengan eigen values lebih dari 1  (satu)  yang  akan  dipertahankan,  faktor lainnya yang eigen values -nya satu atau kurang dari satu tidak lagi dimasukkan di dalam model.

## Interpretasi Hasil Rotasi
Interpretasi  mengenai  faktor  bisa dipermudah dengan mengenali (mengidentifikasi) variabel yang mempunyai nilai loading yang besar pada faktor yang sama. Faktor tersebut kemudian bisa diinterpretasikan menurut variabel-variabel  yang  mempunyai  faktor loading sebagai titik koordinat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Faktor Partisipasi Masyarakat
(1)  Matriks Korelasi
Proses analisis didasarkan pada suatu matriks korelasi agar variabel pendalaman yang berguna bisa diperoleh dari penelitian matriks  ini.  Agar  analisis  faktor  bisa  tepat dipergunakan, maka variabel-variabel yang akan dianalisis harus berkorelasi.  Apabila koefisien korelasi antar-variabel terlalu kecil, hubungan lemah, analisis faktor tidak tepat. Diharapkan menghasilkan korelasi antara variabel asli dengan sesama variabel lainnya, juga berkorelasi dengan faktor sebagai variabel baru yang disaring dari variabel-variabel asli ( multikolinearitas ).  Banyaknya  faktor  lebih sedikit daripada banyaknya variabel. Pada lampiran, bagian correlation matrix , pertama
menggambarkan tentang koefisien korelasi antar-variabel. Misalnya, antara Q 1 dan Q 2 , koefisien korelasinya adalah sebesar 0,815 dan antara Q 9 dan Q 14 sebesar 0,098. kedua menggambarkan tentang signifikansi korelasi itu.
Tabel pada lampiran menunjukkan signifikansi korelasi antara Q 1 dan Q 2 adalah 0,000.  Artinya, kita bisa menyimpulkan bahwa antara Q 1 dan Q 2 ada korelasi, dengan tingkat kesalahan 0,000% atau tingkat keyakinan 100 %.  Sedangkan, antara Q 3 dan Q 9 tingkat signifikansinya hanya sebesar 0,470, sehingga signifikansinya tidak diterima.  Korelasi antar- variabel yang sama (Q 1 dan Q 1 ), yang nilainya 1,000 tidak perlu diperhatikan.  Karena variabel- variabel tersebut dikorelasikan dengan ‘dirinya sendiri’, perlu diperhatikan adalah korelasi antar-variabel yang berbeda.

## (2) Uji Kaiser Meyer Olkin (KMO) dan Barlett’s
Kesimpulan tentang layak-tidaknya analisis  faktor  dilakukan,  baru  sah  secara statistik dengan menggunakan uji Kaiser Meyer Olkin (KMO) Measure  of  Adequacy dan Berlett Test of Spericity.
Dari hasil analisis dalam penelitian indikator pengelolaan hutan mangrove di Desa Curahsawo, Kecamatan Gending,
Kabupaten Probolinggo diperoleh nilai KMO MSA ( Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling  Adequacy ) sebesar 0,705 artinya lebih besar dari 0,5. Hasil tersebut dapat disimpulkan  bahwa  analisis  faktor  layak dilakukan(Santoso, 2005).
Berlett Test of Spericity menunjukkan apakah antar-variabel terjadi korelasi atau hubungan dengan variabel lain dalam model atau tidak sehingga matriks korelasi yang dihasilkan cocok atau tepat atau dapat digunakan  untuk  analisis  faktor.  Syarat yang harus dipenuhi dari nilai rasio ini adalah  mempunyai  tingkat  signifikansi ≤ 0,05 atau lebih kecil sama dengan 5%.
Dari hasil analisis data didapat nilai chi-square adalah 492,843, yang untuk derajat kebebasan ( degree  of  freedom, disingkat df) sebesar 105, memiliki signifikansi 0,000. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa terjadi korelasi atau hubungan yang signifikan  antar-variabel  dalam  model, sehingga matriks korelasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk analisis faktor.

## (3) Jumlah Faktor Baru
Output Total  Variance  Explained SPSS  yang  mempunyai eigenvalue ≥  1 dapat dilihat pada Tabel 1.
No. Faktor Baru/ Number of New Factor Factor Analysis SPSS
Nilai Eigen/ Eigen Value
% Varians/ % Varians % Varians Kumulatif/ % Cumulative Varians 1 6,946 46,309 46,309 2 2,893 19,286 65,594 3 1,377 9,178 74,772
Tabel 1.  Analisis Faktor SPSS dalam Penentuan Indikator Pengelolaan Hutan Mangrove di di Desa Curahsawo, Kecamatan Gending , Kabupaten Probolinggo, 2009 Table  1.    Factor  Analysis  SPSS  for  Determinating  the  Indicator  Management  of  Mangrove Forestry in the  Curahsawo Villages, District Gending, Probolinggo Regency, 2009
Sumber: Diolah dari hasil pengolahan data SPSS Source : Proceed from SPSS output data processing
Faktor 1 (satu), memberikan sumbangan varian  sebesar  6,946  yaitu  sebesar (6,946/15)  x  100%  =  46,309%,  terhadap seluruh varian sebesar 15. Faktor 2 (dua) menyumbang 2,893 yaitu sebesar (2,893/15) x 100% = 19,286% dan faktor 3 (tiga) memberikan sumbangan varian sebesar 1,377 yaitu sebesar (1,377/15) x 100% = 9,178%. Jadi, 3 (tiga) faktor pertama F1, F2 dan F3 sudah menyumbang varian sebesar 46,309% + 19,286% + 9,178% = 74,772%. Artinya F1, F2, dan F3 sudah dapat menyerap informasi faktor-faktor sebelumnya sebanyak hampir 75 %.

## (4) Variabel Faktor Baru
Variabel-variabel dari tiga faktor baru yang terbentuk memiliki kriteria Rotated Component  Matrix lebih besar dari 0,5 (Santoso, 2005). Output Rotated Component Matrix dari  SPSS  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Pengelolaan ekosistem hutan mangrove dengan melibatkan masyarakat merupakan suatu proses yang dinamis dan berkelanjutan yang menyatukan berbagai kepentingan pemerintah dan masyarakat, ilmu pengetahuan dan pengelolaan, dan kepentingan sektoral dan masyarakat umum. Pengelolaan berbasis masyarakat disini adalah bahwa penggunaan dari sumber daya yang utama yaitu masyarakat dan harus menjadi aktor pengelola sumber daya tersebut.
Suatu pembangunan berbasis masyarakat dapat terbentuk, jika ada suatu kelompok berkolaborasi.  Hal ini  dikarenakan mereka sadar tidak dapat mengerjakan suatu tugas sendiri-sendiri dan tidak dapat mencapai tujuan secara individual baik karena sifat dari tugas atau tujuan itu sendiri, maupun karena keterbatasan sumber-sumber. Kebersamaan dan kesamaan dalam perhatian dan kepedulian, biasanya membuat masyarakat bersatu. Jika kebersamaan itu melembaga, dan menimbulkan kesetiakawanan, rasa saling percaya, terciptanya aturan-aturan main, maka inilah dasar dari terbentuknya
basis  masyarakat.  Strategi  yang  tepat perlu dilakukan untuk menangani isu-isu yang mempengaruhi lingkungan pesisir melalui  partisipasi  aktif  dan  bentuk  nyata dari masyarakat pesisir itu sendiri. Adanya partisipasi dari masyarakat merupakan hal yang penting dalam upaya pengelolaan hutan mangrove berbasis masyarakat. Banyak program dan kegiatan pengelolaan yang kurang berhasil dikarenakan pelaksanaan program yang gagal melibatkan partisipasi masyarakat sejak awal program.
Pada  Tabel  2,  hasil  analisis  faktor menggunakan  SPSS  menunjukan  bahwa dari 15 variabel yang dianalisis diperoleh tiga faktor partisipasi
masyarakat dalam pengelolaan hutan mangrove di Kecamatan Gending, yaitu faktor manajemen, pengetahuan, dan sikap:
Variabel/ Variable Komponen/Component 1 2 3 Q 1 0.928 Q 2 0.852 Q 3 0.895 Q 4 0.847 Q 5 0.876 Q 6 0.800 Q 7 0.678 Q 8 0.894 Q 9 0.768 Q 10 0.867 Q 11 0.745 Q 12 0.664 Q 13 0.747 Q 14 0.926
Q 15
0.592
Tabel 2. Komponen Matriks Berotasi (a) dalam Penentuan Indikator Pengelolaan Hutan Mangrove di  Desa Curahsawo, Kecamatan
Gending , Kabupaten Probolinggo, 2009 Table 2.     Rotated  Component  Matrix  (a) for  Determinating  the  Indicator
Management of Mangrove Forestry   in the  Curahsawo Villages, District Gending,
Probolinggo Regency, 2009

## a.  Faktor Manajemen
Faktor manajemen terdiri dari sembilan variabel yang dapat dijabarkan sebagai berikut: (1) masyarakat menjadi mitra dalam pengelolaan hutan mangrove; (2) masyarakat ikut mengelola; (3) masyarakat berpartisipasi dalam pembuatan keputusan; (4) masyarakat berproses dalam pengelolaan; (5) perencanaan, pelaksanaan, monitoring dalam pengelolaan hutan mangrove dilakukan oleh  pihak  pemerintah;  (6)  partisipasi masyarakat secara institusional dan administratif; (7)  manajemen pengelolaan dilakukan  secara  fleksibel;  (8)  pengelolaan hutan mangrove memiliki tujuan ganda; dan (9) masyarakat sebagai manajer/ pelaksana/ pemroses dalam pengelolaan hutan mangrove. Dari hasil interpretasi dapat menjelaskan  46,309% dari keseragaman total, artinya keputusan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan hutan mangrove  46,309%  ditentukan  oleh  faktor manajemen.

## b.  Faktor Pengetahuan
Faktor pengetahuan terdiri dari empat variabel yang dapat dijabarkan sebagai berikut: (1) tingkat pendidikan masyarakat dalam pengelolaan hutan mangrove;  (2)  manfaat  hutan  mangrove yang diperoleh bagi masyarakat; (3) dukungan/ fasilitas  yang  diberikan  masyarakat  dalam pengelolaan hutan mangrove; dan (4) sistem dalam  pengelolaan hutan mangrove. Dari hasil interpretasi dapat menjelaskan 19,286%  dari  keseragaman  total,  artinya keputusan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan  hutan  mangrove  19,286% ditentukan oleh faktor pengetahuan.

## c.  Faktor Sikap
Faktor sikap terdiri dari  dua variabel yang dapat dijabarkan sebagai berikut: (1) pelanggaran yang terjadi dalam pengelolaan hutan mangrove; dan (2) regenerasi alam dalam pengelolaan hutan mangrove. Dari hasil interpretasi dapat menjelaskan  9,178% dari keseragaman
total, artinya keputusan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan hutan mangrove  9,178%  ditentukan  oleh  faktor sikap.
Analisis  faktor  dalam  meringkas variabel yang banyak diubah menjadi sedikit variabel  (faktor),  maka  dapat  menjelaskan hubungan antar faktor dari banyak variabel yang saling terkait (berhubungan) diteliti dan  dinyatakan  dalam  sedikit  faktor. Dengan  demikian  sedikit  faktor  tersebut (manajemen, pengetahuan dan sikap) harus dikelola dengan baik untuk meningkatkan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan ekosistem hutan mangrove, karena pada dasarnya faktor tersebut masih mengandung atau memuat sebagian besar variabel asli.

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN
Indikator utama pengelolaan hutan mangrove berbasis masyarakat dari 15 (lima belas) variabel yang dianalisis diperoleh tiga  faktor,  yaitu  faktor  manajemen, pengetahuan,  dan  sikap.  Sebagai  indikator utama  faktor  manajemen  memposisikan masyarakat sebagai mitra dan secara terus-menerus berproses dalam pelibatan partisipasi.
Implikasi kebijakan yang dapat diambil, bahwa peningkatan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan hutan mangrove  dapat  dibangun  melalui  faktor manajemen, dengan menciptakan rasa memiliki. Disamping meningkatkan pengetahuan  terhadap  manfaat  dan  nilai hutan mangrove.

## DAFTAR PUSTAKA
Barbier. E. B. 2006. 10 Mangrove s Dependency and the Livelihoods of Coastal Communities in Thailand. Environment and Livelihoods in Tripical Coastal Zones (Eds. C.T. Hoanh, T.P.Tuong, J.W, Growing and B.Hardy). 126 – 139pp.
Grasso, M. 1998. Ecological-Economic Model for Optimal Mangrove Trade off Between Forestry  and  Fishery  Production: Comparing a dynamic optimization and a simulation model. Elsevier, Ecological Modeling.  131 – 150pp.
Gunarto, 2004. Konservasi Mangrove Sebagai Pendukung  Sumber  Hayati  Perikanan Pantai. Jurnal Litbang Pertanian, 23 (1). Hadipurnomo. 1995. Fungsi  dan  Manfaat Mangrove di  Dalam  Mintakat  Pantai (coastal Zone), Duta Rimba/ Maret – April /177-178/XXI/1995. Hal 11.
Khalil,  S.  1999. The Economic Value of The Environment : Cases from South Asia. IUNC. www.iucnus.org/publication.html. Diakses tanggal 27 September 2007.
Melana, D. M., Emma, E. Melana, M.F and A. M. Mapalo. 2000.  Mangrove Managemen and Development In Philippines. Presented during the meeting on “Mangrove and Aquaculture Management” helt at Kasetsart Univ.Campus, Bangkok, Thailand on February 14-16. 1 -11pp.
Paul,  U.S.  2006. 12  Interelation  Among Mangrove s,  the  Local  and  Social Sustainability:  a  Review  from  a  Case Study in North Brazil. Environment and Livelihoods in Tripical Coastal Zones (Eds. C.T. Hoanh, T.P.Tuong, J.W, Growing and B.Hardy). 154 – 161pp.
Ronnback, P. 2002. Environmentally Sustainable Shrimp Aquaculture.
Prepared  for  Swedish  Society  for
Nature Conservation. 1 – 21pp. Santoso, S. 2005. Statistik Multivatiat. Panduan langkah-demi langkah dilengkapi studi kasus. P.T. Elex Media Komputindo,  Kelompok  Gramedia, Jakarta.Hal 45.
Supranto. 2004. Analisis Multivariat: Arti dan Interpretasi. P.T. Rineka Cipta. Jakarta. Hal 24.
Thomason,  P.  O.  2006. 11 Mangrove s, People  and  Cockles:  Impacts  of  the Shrim-Farming  Industri  on Mangrove Communities  in  Esmeraldas  Propince, Ecuador. Environment and Livelihoods in Tripical Coastal Zones (Eds. C.T. Hoanh, T.P. Tuong, J.W, Growing and B.Hardy). 140 – 153pp.

## Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10
Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Corr ela tion Q1 1.000 .815 .732 .113 .149 .060 .185 .795 .083 .206 .197 .149 .193 .008 .023 Q2 .815 1.000 .656 .330 .398 .222 .428 .746 .250 .397 .467 .384 .494 .192 .227 Q3 .732 .656 1.000 .252 .206 .059 -.017 .801 -.013 .159 -.018 .000 .306 -.165 -.037 Q4 .113 .330 .252 1.000 .922 .533 .570 .234 .537 .689 .492 .574 .774 .234 .525 Q5 .149 .398 .206 .922 1.000 .646 .649 .291 .603 .698 .549 .597 .747 .250 .577 Q6 .060 .222 .059 .533 .646 1.000 .685 .238 .560 .760 .496 .524 .492 .127 .474 Q7 .185 .428 -.017 .570 .649 .685 1.000 .230 .443 .649 .580 .609 .569 .423 .621 Q8 .795 .746 .801 .234 .291 .238 .230 1.000 .217 .367 .162 .314 .284 -.061 .184 Q9 .083 .250 -.013 .537 .603 .560 .443 .217 1.000 .670 .431 .544 .490 .098 .512 Q10 .206 .397 .159 .689 .698 .760 .649 .367 .670 1.000 .546 .782 .637 .141 .500 Q11 .197 .467 -.018 .492 .549 .496 .580 .162 .431 .546 1.000 .615 .416 .642 .425 Q12 .149 .384 .000 .574 .597 .524 .609 .314 .544 .782 .615 1.000 .626 .479 .388 Q13 .193 .494 .306 .774 .747 .492 .569 .284 .490 .637 .416 .626 1.000 .201 .238 Q14 .008 .192 -.165 .234 .250 .127 .423 -.061 .098 .141 .642 .479 .201 1.000 .341 Q15 .023 .227 -.037 .525 .577 .474 .621 .184 .512 .500 .425 .388 .238 .341 1.000
Sig. (1-t ailed) Q1 .000 .000 .253 .190 .361 .137 .000 .312 .110 .121 .190 .126 .481 .447 Q2 .000 .000 .023 .007 .093 .004 .000 .068 .008 .002 .009 .001 .128 .089 Q3 .000 .000 .066 .110 .363 .461 .000 .470 .173 .459 .499 .033 .164 .413 Q4 .253 .023 .066 .000 .000 .000 .082 .000 .000 .001 .000 .000 .081 .000 Q5 .190 .007 .110 .000 .000 .000 .040 .000 .000 .000 .000 .000 .068 .000 Q6 .361 .093 .363 .000 .000 .000 .078 .000 .000 .001 .000 .001 .228 .002 Q7 .137 .004 .461 .000 .000 .000 .086 .003 .000 .000 .000 .000 .005 .000 Q8 .000 .000 .000 .082 .040 .078 .086 .099 .013 .170 .029 .044 .360 .138 Q9 .312 .068 .470 .000 .000 .000 .003 .099 .000 .004 .000 .001 .282 .001 Q10 .110 .008 .173 .000 .000 .000 .000 .013 .000 .000 .000 .000 .203 .001 Q11 .121 .002 .459 .001 .000 .001 .000 .170 .004 .000 .000 .005 .000 .004 Q12 .190 .009 .499 .000 .000 .000 .000 .029 .000 .000 .000 .000 .001 .009 Q13 .126 .001 .033 .000 .000 .001 .000 .044 .001 .000 .005 .000 .116 .078
Q14 .481 .128 .164 .081 .068 .228 .005 .360 .282 .203 .000 .001 .116 .019
Q15 .447 .089 .413 .000 .000 .002 .000 .138 .001 .001 .004 .009 .078 .019
Ma trik K or elasi/ Correlation Matrix