## ANALISIS KERENTANAN PERIKANAN TANGKAP AKIBAT PERUBAHAN IKLIM PADA SKALA PROVINSI
Province Scaled Fisheries Vulnerability on Climate Change
Oleh:
Allasay Kitsash Addifisyuka Cintra 1 * , Isdradjad Setyobudiandi 2 , Achmad Fahrudin 2
1 Mahasiswa Program Magister Pengelolaan Sumber Daya Pesisir dan Lautan, Departemen   Manajemen Sumber daya Perairan, FPIK-IPB
2 Dosen Departemen Manajemen Sumber daya Perairan, FPIK-IPB
*Korespondensi: allsay.cintra@gmail.com
Diterima: 11 April 2017;  Disetujui: 17 Oktober 2017

## ABSTRACT
Fisheries  has  significant  roles  for  the  Indonesian  economy.  Climate  change  influences Indonesian fisheries through a  range of direct and  indirect pathaway. A scientific based  approach such as vulnerability is needed to determine the risks of climate change and adaptation strategies. Therefore, this study was conducted to analyze the vulnerability of fisheries to climate  change  on province scaled in Indonesia. Vulnerability index (VI) is obtained with composite index of exposure (EI),  sensitivity  (SI)  and  adaptive  capacity  (ACI)  of  ten  provinces  representing  the  eastern  and western  parts  of  Indonesia  by  using  purposive  sampling  method.  Source  of  data  for  indices variables  were  using  recorded  datas  from  relevant  institutions.  The  results  showed  that  fisheries status of North Sulawesi (VI = 0.78), Central Sulawesi (VI = 0.72) and Gorontalo (VI = 0.61) were very  vulnerable  despite  the  composition  of  constituent  vulnerability  index  was  different.  This difference  determined  the  specific  policies  to  be  taken  to  each  province  to  reduce  vulnerability. Short term policies are taken to reduce the vulnerability of the most vulnerable  areas on Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, and Gorontalo. Medium term policy is carried out in high sensitivity areas, namely Kepulauan Riau, Sulawesi Utara, and Kalimantan Timur and in low adaptive capacity areas such as Jambi, Gorontalo and Bangka Belitung. Long term policy is conducted for areas with high exposure such as Sulawesi Tengah, Sulawesi Utara and Kalimantan Timur.
Keywords: Climate change, fisheries, vulnerability, province

## ABSTRAK
Perikanan  tangkap  memiliki  peranan  penting  bagi  perekonomian  Indonesia.  Adanya perubahan  iklim  akan  berdampak  merugikan  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  pada perikanan  tangkap  Indonesia.  Suatu  pendekatan  ilmiah  diperlukan  untuk  menentukan  risiko perubahan  iklim  dan  strategi  adaptasi  perikanan  tangkap,  salah  satunya  adalah  analisis kerentanan ( Vulnerability ). Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kerentanan perikanan tangkap akibat perubahan iklim pada skala provinsi di Indonesia. Indeks kerentanan (VI) didapatkan  dengan  mengkompositkan  indeks  keterpaparan  (EI),  kepekaan  (SI)  dan  kapasitas adaptif (ACI) dari sepuluh provinsi yang mewakili bagian timur dan barat Indonesia dengan metode purposive sampling. Sumber variabel penyusun indeks variabel menggunakaan rekaman data dari instansi terkait.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa provinsi  Sulawesi Utara (VI=0,78), Sulawesi Tengah (VI=0,72) dan Gorontalo (VI=0,61) berstatus sangat rentan walaupun komposisi penyusun indeks kerentanannya tidak sama. Perbedaan ini menentukan bahwa jenis kebijakan yang diambil menjadi spesifik pada tiap provinsi untuk mengurangi kerentanan. Short term policy diambil untuk
mengurangi  dapak  di  daerah  yang  paling  rentan  yaitu  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  dan Gorontalo. Medium  term  policy dilakukan  pada  daerah  yang  kepekaannya  tinggi  yaitu  Kepulauan Riau,  Sulawesi  Utara,  dan  Kalimantan  Timur  dan  kapasitas  adaptifnya  rendah  yaitu  Jambi, Gorontalo  dan  Bangka  Belitung. Long  term  policy dilakukan  untuk  daerah  yang  keterpaparannya tinggi yaitu Sulawesi Tengah, Sulawesi Utara dan Kalimantan Timur.
Kata kunci : kerentanan, perikanan tangkap, perubahan iklim, provinsi

## PENDAHULUAN
Perikanan  tangkap  memiliki  peranan yang  sangat  penting  bagi  perekonomian  dan kesejahteraan  masyarakat  baik  dalam  skala lokal  maupun  nasional . Perikanan  tangkap  di laut  merupakan  penghasil  utama  komoditas ikan  karena  84,7%  ikan  tangkapan  diperoleh dari  jenis  usaha  perikanan  tangkap  ini  (KKP 2011).  Selain  itu  tingginya  ketergantungan  ma- syarakat  terhadap  sektor  perikanan  dapat  dili- hat  bahwa  sektor  perikanan  tahun  2013  me- nyumbang  PBD  nasional  sebesar  2,09-2,34% sepanjang 2010-2014 (KKP 2015).
Perubahan  iklim  menambah  ancaman bagi  perikanan  tangkap  selain  faktor  manusia (Feely et  al. 2004;  Halpern et  al. 2008), over- fishing ,  perusakan  habitat  dan  polusi  (Pitcher dan  Cheung  2013).  Lautan  mengalami  peru- bahan karena emisi rumah kaca akibat aktivitas manusia  sejak  awal  abad  20  (Stocker et  al . 2013). Lautan mengalami kenaikan suhu, peng- asaman (Doney et al. 2009), pengurangan oksi- gen dan berkurangnya tutupan es di daerah ku- tub  (Gattuso et  al .  2015).  Sehingga  perubahan iklim  akan  mempengaruhi  produksi  perikanan secara  langsung  maupun  tidak  langsung  (Bad- jeck 2010; Brander et al. 2010).
Dampak  perubahan  iklim  terhadap  per- ikanan  dapat  dianalisis  dengan  analisis  keren- tanan  ( Vulnerability ).  Kerentanan  merupakan suatu  tingkatan  dimana  perubahan  iklim  mam- pu  merusak  atau  membahayakan  sistem,  ter- gantung  pada  kepekaan  sistem  dan  kemam- puan sistem dalam beradaptasi pada kondisi ik- lim yang baru (IPCC 2007). Kerentanan (vulne- rability) sangat dipengaruhi oleh tingkat bahaya yang  terjadi,  keterpaparan (exposure) ,  kepeka- an (sensitivity) ,  dan  kemampuan  adaptasi (adaptive  capacity). Analisis  kerentanan  dapat dijadikan  dasar  ilmiah  untuk  menentukan  risiko perubahan  iklim  dan  strategi  adaptasi  yang diperlukan untuk mengurangi risiko tersebut.
Penelitian kerentanan perikanan tangkap di  mancanegara  telah  mencakup  pada  pem- bahasan  skala  komunitas  pesisir  (Islam et  al. 2014)  hingga  skala  nasional  (Allison et  al. 2009).  Namun  sayangnya  Indonesia  belum  ba- nyak  melakukan  penelitian  kerentanan  perika- nan  tangkap.  Di  Indonesia  penelitian  ini  masih berkisar di  pulau-pulau kecil (Tahir 2010), jenis
spesies  hewan  tertentu  (Runtuboi  2012),  atau- pun  kerentanan  akibat  perubahan  iklim  pada skala  desa  (KLHK  2015).  Oleh  karena  itu,  pe- nelitian ini dilakukan untuk menganalisis keren- tanan  perikanan  tangkap  akibat  perubahan iklim pada skala provinsi di Indonesia.

## METODE
Pengambilan data dilaksanakan pada bu- lan Juli 2016 hingga Januari 2017. Lokasi pene- litian  yang  dipilih  pada  skala  provinsi  karena kebijakan  yang  terkait  sebagian  besar  diformu- lasikan  dan  diimplementasikan  pada  skala  pro- vinsi,  dan  juga  karena  sebagian  besar  data hanya  tersedia  pada  skala  ini  (mengacu  pada Allison et  al. 2009).  Lokasi  penelitian  berada pada 10 provinsi di WPP 711 (Kepulauan Riau, Kalimantan  Barat.  Bangka  Belitung,  Sumatera Selatan,  Jambi  dan  Riau)  dan  WPP  716  (Kali- mantan  Timur,  Sulawesi  Tengah,  Gorontalo dan Sulawesi Utara). Pro-vinsi di WPP 711 dan WPP  716  dipilih  untuk  mewakili  bagian  barat dan timur Indonesia (Gambar 1).
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan  data  sekunder  yang  diambil  dari instansi  terkait.  Pengambilan  data  mengguna- kan  metode purposive  sampling dengan  varia- bel  yang  diamati  adalah  kerentanan  ( vulnera- bility) meliputi  keterpaparan (exposure), kepe- kaan (sensitivity) dan  kemampuan  adaptasi (adaptive capacity).
Analisis data dilakukan terhadap keterpa- paran ( exposure ), Kepekaan/ Sensitivitas ( Sen- sitivity ),  Kapasitas  Adaptif  ( Adaptive  Capacity ) dan Indeks Kerentanan.

## Keterpaparan (exposure)
Keterpaparan  dalam  konteks  penelitian ini  adalah  tingkat  perikanan  tangkap  terkena dampak  perubahan  iklim  (dimodifikasi  dari IPCC  2007).  Suhu  Permukaan  Laut  (SPL)  di- pilih  sebagai  variabel  keterpaparan  karena  pe- rubahannya  memiliki  dampak  yang  sangat berpengaruh  terhadap  perikanan  tangkap  baik langsung  (Brander  2007;  Dulvy et  al. 2008) maupun tidak langsung (Hoegh-Guldberg 2005, 2007;  Lehodey et  al. 2006).  Data  suhu  permu- kaan laut bersumber dari National Centers for

## Gambar 1 Lokasi penelitian analisis kerentanan
Environmental  Prediction,  National  Weather Service (NOAA)  selama  10  tahun  terakhir (2003-2013)  karena  sudah  cukup  mewakili  bila terjadi perubahan suhu. Data dalam bentuk grid format  ASCII  dengan  skala  spasial  1 0 x  1 0 geografis  dan  skala  temporal  harian.  Lalu dilakukan  analisis  temporal  untuk  melihat  tren suhu  permukaan  laut  rerata  beberapa  wilayah tertentu (Syaifullah 2015).
Tahapan  perhitungan  indeks  keterpa- paran (EI):
1. Regresi linear SPL untuk mendapatkan nilai koefisien regresi linear per provinsi
𝑦 𝑖 = 𝑎 + 𝑏 𝑖 𝑥
2. Standarisasi  nilai  koefisien  regresi  linear provinsi
EI i = Sb i = b i − min b max b − min b dengan: y : Suhu permukaan laut pada daerah i x : Tahun 𝑎 : Intersep 𝑏 : Nilai koefisien regresi suhu permukaan laut 𝑏 𝑖 : Nilai koefisien regresi suhu permukaan laut pada daerah i 𝑆𝑏 𝑖 :  Standarisasi koefisien regresi suhu permukaan laut pada daerah i 𝐸𝐼 𝑖 : Indeks keterpaparan pada daerah i
Nilai akhir indeks keterpaparan adalah 0- 1  (nilai  0  menunjukkan  keterpaparan  rendah dan 1 keterpaparan tinggi).

## Kepekaan/Sensitivitas (Sensitivity)
Kepekaan  didefinisikan  sebagai  kondisi intrinsik  baik  biofisik,  sosial  dan  ekonomi  yang dipengaruhi  oleh  tekanan  ekstrinsik  (IPCC 2007).  Pada penelitian  ini,  kepekaan  perikanan terhadap perubahan iklim adalah hasil tangkap- an yang didaratkan dan jumlah nelayan. Asum- sinya  bahwa  besar  jumlah  nelayan  atau  hasil tangkapan  di  suatu  kawasan  maka  semakin besar  perubahan  iklim  berpengaruh  pada  kegi- atan  perikanan  yang  dilakukan  nelayan  terse- but.  Data  hasil  tangkapan  provinsi  dari  tahun 2005 sampai tahun 2013 dan data jumlah nela- yan per provinsi dari 2003 sampai 2012 didapat dari  data  stastistik  dari  Kementerian  Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia.
Indeks kepekaan bernilai dari 0 hingga 1, nilai  0  menunjukkan  kepekaan  rendah  dan  1 kepekaan  tinggi.  Formulasi  indeks  kepekaan pada skala provinsi berdasarkan modifikasi dari Allison et al. (2009)  adalah sebagai berikut:
1.  Merata ratakan tiap variabel per provinsi
2.  Standarisasi nilai tiap variabel per provinsi
3.  Menjumlahkan variabel variabel
S itotal = S JNi + S HTi
4.  Menstandarisasi hasil penjumlahan dua vari- abel untuk menghasilkan indeks kepekaan
SI i = SS itotal = S itotal − min 𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 max 𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 − min 𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
dengan: S itotal : Kepekaan total pada daerah i 𝑆 𝐽𝑁𝑖 :  Standarisasi jumlah nelayan pada daerah i
𝑆 𝐻𝑇𝑖 :  Standarisasi hasil tangkapan pada daerah i
SS itotal :  Standarisasi kepekaan total pada daerah i 𝑆𝐼 𝑖 :  Indeks kepekaan pada daerah i

## Kapasitas Adaptif (Adaptive Capacity)
Menurut  Luers  (2005),  kapasitas  adaptif/ daya adaptasi merujuk pada potensi untuk ber- adaptasi dan mengurangi kerentanan suatu sis- tem,  sedangkan  menurut  Smith  (2000)  adalah penyesuaian ekologi, sosial dan ekonomi suatu sistem  dalam  merespon  iklim  yang  seka-rang ataupun  akan  datang.  Variabel  yang  dipilih untuk  kapasitas  adaptif  terdiri  dari  mangrove, terumbu karang, tempat  pendaratan ikan (TPI), penyuluh  perikanan  dan  Dana  Alokasi  Khusus (DAK) perikanan tiap provinsi.
Data  luasan  mangrove  dan  luasan  te- rumbu karang masing masing per provinsi pada tahun  2015,  data  jumlah  tempat  pendaratan ikan  per  provinsi  tahun  2014,  data  jumlah  pe- nyuluh perikanan per provinsi tahun 2008 hing- ga 2013 dan data dana alokasi khusus per pro- vinsi tahun 2011 hingga 2013 didapat dari data statistik  dari  Kementerian  Kelautan  dan  Peri- kanan Republik Indonesia.
Indeks  kapasitas  adaptif  bernilai  dari  0 hingga 1, nilai 0 menunjukkan kapasitas adaptif dan 1 kapasitas adaptif. Indeks kapasitas adap- tif (AC) pada skala provinsi diformulasikan ber- dasarkan  modifikasi  dari  Allison et  al. (2009) sebagai berikut:
1.  Merata ratakan tiap variabel per provinsi 2.  Standarisasi nilai tiap variabel per provinsi 3.  Menjumlahkan variabel variabel
AC itotal = S Mi + S TKi + S TPIi + S JPPi + S DAKi
4.  Menstandarisasi  hasil  penjumlahan  dua  va- riabel untuk menghasilkan indeks kepe-kaan
ACI i = SAC itotal = 𝐴𝐶 itotal − min 𝐴𝐶 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 max 𝐴𝐶 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 − min 𝐴𝐶 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
dengan: AC itotal : Kapasitas adaptif total pada daerah i
𝑆 𝑀𝑖 :  Standarisasi  luas  mangrove  pada daerah i 𝑆 𝑇𝐾𝑖 :  Standarisasi  luas  terumbu  karang pada daerah i 𝑆 𝑇𝑃𝐼𝑖 :  Standarisasi
jumlah tempat
pendaratan ikan pada daerah i
𝑆 𝐽𝑃𝑃𝑖 :  Standarisasi jumlah penyuluh perikanan pada daerah i 𝑆 𝐷𝐴𝐾𝑖 :  Standarisasi  dana  alokasi  khusus pada daerah i SAC itotal :  Standarisasi  kapasitas  adaptif  total pada daerah i
𝐴𝐶𝐼 𝑖 :  Indeks  kapasitas  adaptif  pada daerah i
Berbeda dengan keterpaparan dan kepe- kaan,  kapasitas  adaptif  memiliki  perbandingan terbalik  dengan  kerentanan  sehingga  nilai  in- deks  kapasitas  adaptif  harus  disamakan  deng- an  dua  indeks  lainnya.  Nilai  indeks  kapasitas adaptif  yang  dimasukan  dalam  perhitungan kerentanan adalah:
AC i Inverted = 1 − ACI i dengan: AC 𝑖 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑡𝑒𝑑 :  Indeks  kapasitas  adaptif  yang dimasukkan  dalam  perhitungan kerentanan  pada daerah i.
𝐴𝐶𝐼 𝑖
:  Indeks  kapasitas  adaptif  pada daerah i

## Indeks Kerentanan
Turner et  al. (2003)  menjelaskan  bahwa ketiga  dimensi  (E,  S,  dan  AC)  dapat  dikom- binasikan  dengan  beberapa  cara,  dimana  ben- tuk hubungan ketiganya sangat tergantung oleh konteksnya.  Dalam  penyusunan  indeks  keren- tanan  terdapat  dua  hal  yang  menjadi  pertim- bangan  (Allison et  al. 2009).  Pertama  adalah pembobotan dari E, S dan AC. Menurut Brugu- glio  (1995)  metode  yang  paling  sederhana adalah  dengan  mengkombinasikan  subindeks dimensi  tersebut  dengan  bobot  yang  sama. Alternatif lain adalah dengan memberikan bobot yang  berbeda  beda  pada  masing  masing  sub- indeks  dengan  mengasumsikan  bahwa  tiap subindeks  memberikan  dampak  yang  berbeda pada kerentanan. Namun hal ini harus memiliki landasan  apriori  atau  statistika  yang  kuat.  Pe- nelitian  ini  menggunakan  dua  metode  dalam mengkombinasikan  E,  S  dan  AC  menjadi  in- deks  komposit  yang  mengacu  pada  Allison et al. (2009) yaitu tanpa pembobotan dan dengan pembobotan  (setengah  AC,  seperempat  E  dan seperempat  S).  Hasil  keduanya  dibandingkan untuk mengetahui metode yang terbaik.
Selanjutnya  dalam  penyusunan  indeks kerentanan  mempertimbangkan  penghitungan- nya,  yaitu  melalui  pendekatan additive (dirata- rata)  atau multiplicative .  Villa  dan  McLeod (2002)  menyebutkan  bahwa  apabila  komponen yang  saling  berinteraksi,  maka  hubungan  anta- ra  sub  indikator  atau  parameter  akan  lebih  se- suai  jika  menggunakan  perkalian  ( multiplica- tive ),  sedangkan  komponen  yang  tidak  berin-
teraksi lebih sesuai menggunakan penjumlahan ( additive) .  Namun  dijelaskan  pula  pada  pende- katan multiplicative lebih  sensitif  terhadap  nilai ekstrim  yang  membuatnya  sulit  untuk  diaplika- sikan  pada  kondisi  banyak  data  yang  tidak lengkap atau dengan ketidakpastiaan yang ting- gi. Hajkowicz (2006) dalam Allison et al. (2009) menjelaskan  bahwa  dengan  menggunakan pendekatan additive nilai  akhir  kerentanan  ber- gantung  pada  ketiga  komponen  (E,  S  dan  AC) masing  masing  secara  berimbang,  sedangkan pada pendekatan multiplicative komponen yang memiliki nilai rendah memiliki kemungkinan ke- cil berperan pada nilai akhir kerentanan. Berda- sarkan pertimbangan di atas, maka pada pene- litian  ini  menggunakan additive ,  dengan  persa- maan sebagai berikut:
Persamaan pertama (tanpa pembobotan)
𝑉𝐼 = 𝐸𝐼+𝑆𝐼+𝐴𝐶𝐼 3
Persamaan kedua (dengan pembobotan)
𝑉𝐼 = 1 4 𝐸𝐼 + 1 4 𝑆𝐼 + 1 2 𝐴𝐶𝐼
Setelah  itu  ditentukan  tingkat  kerentan- annya. Penentuan tingkat kerentanan mengacu pada Doukakis (2005) membagi menjadi empat bagian  berdasarkan  kuartil  yaitu  rendah-se- dang-tinggi-sangat tinggi.

## HASIL

## Keterpaparan
Hasil  pengolahan  menunjukkan  indeks keterpaparan  terbesar  berada  di  Sulawesi Tengah,  Sulawesi  Utara  dan  Kalimantan  Timur (Tabel  1)  yang  ketiganya  terletak  pada  WPP 716  di  daerah  timur  Indonesia.  Selanjutnya yang  paling  rendah  di  Bangka  Belitung,  Suma- tera  Selatan,  Jambi,  Kalimantan  Barat  dan  Ke- pulauan  Riau,  yang  terletak  pada  WPP  711  di daerah Indonesia sebelah barat.

## Kepekaaan
Hasil  analisis  kepekaan  terdiri  dari  jum- lah  nelayan  dan  hasil  tangkapan.  Berdasarkan analisis  beberapa  provinsi  dengan  jumlah nelayan  paling  tinggi  adalah  Kalimantan  Timur, Kepulauan  Riau  dan  Sulawesi  Tengah  (Tabel 2).  Adapun  yang  terendah  adalah  Jambi,  Go- rontalo dan Sumatera Selatan. Provinsi dengan hasil  tangkapan  tertinggi  adalah  Sulawesi  Uta- ra.  Provinsi  dengan  hasil  tangkapan  terendah adalah Jambi, Gorontalo dan Sumatera Selatan (Tabel  2).  Kombinasi  tanpa  pembobotan  dari dua  variabel  menghasilkan  indeks  kepekaan (SI).  Provinsi  dengan  status  kepekaan  tertinggi yakni  Kepulauan  Riau,  Sulawesi  Utara  dan Kalimantan Timur. Selanjutnya provinsi dengan status kepekaan rendah yakni Jambi, Gorontalo dan Sumatera Selatan.

## Kemampuan Adaptasi
Provinsi  dengan  kemampuan  adaptasi paling tinggi adalah Kalimantan Barat, Kaliman- tan  Timur  dan  Riau  (Tabel  3).  Adapun  yang masuk  dalam  kategori  sangat  rendah  adalah Jambi diikuti Gorontalo dan Bangka Belitung.

## Kerentanan
Berdasarkan  hasil  analisis  indeks  keren- tanan (VI) dengan pembobotan dan tanpa pem- bobotan menghasilkan perbedaan pada urutan/ rangking  VI  (Tabel  4).  Status  kerentanan  per- ikanan  tangkap  menggunakan  dua  metode  ter- sebut  berbeda  pada  provinsi  Jambi  dan  Kali- mantan  Timur.  Meskipun  begitu  kedua  nilai  VI (dengan  dan  tanpa  pembobotan)  sangat  beko- relasi  (r Pearson =  0,929).  Sehingga  pada  pe- nelitian ini menitik-beratkan pada metode tanpa pembobotan  yang  lebih  sederhana.  Sulawesi Utara,  Gorontalo  dan  Sulawesi  Tengah  terma- suk  dalam  quartil  atas  kerentanan.  Provinsi yang termasuk dalam quartil bawah kerentanan adalah  Kalimantan  Barat,  Sumatera  Selatan dan Riau.
Tabel 1 Indeks keterpaparan (EI) perikanan tangkap skala provinsi
Provinsi EI Status Keterpaparan Sulawesi Tengah 1,00 Sangat Tinggi Sulawesi Utara 0,91 Sangat Tinggi Kalimantan Timur 0,75 Sangat Tinggi Gorontalo 0,73 Tinggi Riau 0,15 Tinggi Bangka Belitung 0,09 Rendah Sumatera Selatan 0,09 Rendah Jambi 0,09 Rendah Kalimantan Barat 0,07 Rendah Kepulauan Riau 0,00 Rendah
Tabel 2 Indeks kepekaan (SI) perikanan tangkap skala provinsi
Provinsi Variabel S S Total SI Status Kepekaan Jumlah Nelayan Hasil Tangkapan Kepulauan Riau 0,76 0,83 1,59 1,00 Sangat tinggi Sulawesi Utara 0,40 1,00 1,40 0,88 Sangat tinggi Kalimantan Timur 1,00 0,33 1,33 0,84 Sangat tinggi Sulawesi Tengah 0,61 0,64 1,25 0,78 Tinggi Bangka Belitung 0,44 0,64 1,09 0,68 Tinggi Riau 0,24 0,28 0,53 0,33 Sedang Kalimantan Barat 0,28 0,21 0,49 0,31 Sedang Sumatera Selatan 0,14 0,12 0,26 0,17 Rendah Gorontalo 0,06 0,12 0,17 0,11 Rendah Jambi 0,00 0,00 0,00 0,00 Rendah
Tabel 3 Indeks kapasitas adaptif (ACI) perikanan tangkap skala provinsi
Provinsi Variabel AC AC Total ACI Status Kapasitas Adaptif Luas Mangrove Luas Terumbu Karang Tempat Pend. Ikan Jumlah Penyuluh Perikanan Dana Alokasi Khusus Kalimantan Barat 0,67 0,03 1,00 0,59 0,56 2,85 1,00 Sangat tinggi Kalimantan Timur 0,82 0,30 0,00 0,53 0,94 2,58 0,89 Sangat tinggi Riau 1,00 0,00 0,04 0,49 1,00 2,52 0,86 Sangat tinggi Kepulauan Riau 0,22 1,00 0,13 0,17 0,85 2,36 0,79 Tinggi Sumatera Selatan 0,69 0,00 0,02 1,00 0,56 2,27 0,76 Tinggi Sulawesi Tengah 0,15 0,70 0,02 0,59 0,54 1,99 0,63 Sedang Sulawesi Utara 0,00 0,17 0,20 0,73 0,49 1,59 0,46 Sedang Bangka Belitung 0,26 0,11 0,18 0,00 0,57 1,11 0,26 Rendah Gorontalo 0,00 0,09 0,02 0,23 0,22 0,55 0,02 Rendah Jambi 0,01 0,00 0,04 0,46 0,00 0,51 0,00 Rendah

## Tabel 4 Indeks kerentanan (VI) perikanan tangkap skala provinsi
No. Provinsi EI SI ACI Tanpa Pembobotan Dengan Pembobotan VI Status Kerentanan VI Status Kerentanan 1. Sulawesi Utara 0,91 0,88 0,46 0,78  Sangat Tinggi 0,72 (1)* Sangat Tinggi 2. Sulawesi Tengah 1,00 0,78 0,63 0,72  Sangat Tinggi 0,63 (3) Sangat Tinggi 3. Gorontalo 0,73 0,11 0,02 0,61  Sangat Tinggi 0,70 (2) Sangat Tinggi 4. Kalimantan Timur 0,75 0,84 0,89 0,57  Tinggi 0,45 (6) Sedang 5. Bangka Belitung 0,09 0,68 0,26 0,51  Tinggi 0,57 (4) Tinggi 6. Kepulauan Riau 0,00 1,00 0,79 0,40  Sedang 0,35 (7) Sedang 7. Jambi 0,09 0,00 0,00 0,36  Sedang 0,52 (5) Tinggi 8. Riau 0,15 0,33 0,86 0,21  Rendah 0,19 (8) Rendah 9. Sumatera Selatan 0,09 0,17 0,76 0,17  Rendah 0,19 (9) Rendah 10. Kalimantan Barat 0,07 0,31 1,00 0,13  Rendah 0,10 (10) Rendah
*angka dalam kurung merupakan urutan VI dengan perhitungan menggunakan pembobotan.

## PEMBAHASAN
Penelitian  ini  sebagai  suatu  pionir  dalam membentuk framework awal  untuk  menduga kerentanan  suatu  sistem  yaitu  perikanan  tang- kap akibat perubahan iklim pada skala provinsi. Pemahaman  mengenai  kombinasi  komponen yang mempengaruhi  kerentanan  perikanan
tangkap  memberi  suatu  titik  awal untuk  pene- litian  selanjutnya  dan  untuk  adaptasi  dan  miti- gasi  perikanan  tangkap  terhadap  perubahan iklim.
Penelitian  ini  memetakan  status  keter- paparan  dari  provinsi  yang  diamati,  meski belum secara mendetail menjelaskan seberapa
besar  kenaikan  suhu  permukaan  lautnya.  Sta- tus keterpaparan yang sangat tinggi terjadi pro- vinsi  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Utara  dan Kalimantan Timur yang ketiga  provinsi  tersebut perairannya berhubungan dengan Selat Makas- sar.  Menurut  Habibie  dan  Nuraeni  (2014)  jalur yang dialalui  Arus Lintas Indonesia (ARLINDO) seperti  Selat  Makassa  terindikasi  mengalami tren  SPL  meningkat.  Daerah  lain  yang  terletak dekat  Selat  Makassar  yaitu  Gorontalo  juga memiliki  nilai  keterpaapran  yang  tinggi,  namun masuk dalam status keterpaparan tinggi.
Keterpaparan  terhadap  suhu  permukaan laut  harus  dipertimbangkan  sebagai  ancaman yang  serius  terhadap  kegiatan  perikanan  tang- kap.  Pengaruh  suhu  berdampak  pada  sumber- daya  perikanan  melewati  beberapa  aspek. Perubahan  suhu  mempengaruhi  perubahan struktur  komunitas  plankton  yang  mengaki- batkan mismatch waktu  ekologi  yang  berhubu- ngan dengan survival juvenil ikan yang menye- babkan  turunnya  populasi  ikan  (Ji et  al. 2010). Adapun secara fisiologis, sumber daya perikan- an  sangat  bergantung  pada  suhu  lingkungan terutama ikan-ikan di daerah tropis yang memi- liki rentang toleransi suhu yang sempit. Pening- katan suhu perairan akan direspon dengan per- ubahan distribusi ikan ke daerah yang suhunya lebih cocok (Cheung dan Pauly 2016). Misalnya dengan  bermigrasi  ke  daerah  di  posisi  lintang tinggi atau ke perairan yang lebih dalam (Nye et al. 2009).  Hal  ini  akan  menyebabkan  berku- rangnya  spesies  tangkapan  (Cheung et  al. 2009)  dan  mempengaruhi  kelimpahan  dan distribusi  ikan  (Perry et  al. 2005;  Dulvy et  al. 2009).  Indonesia  diramalkan  akan  mengalami penurunan  hasil  tangkapan  potensial  di  atas 20% pada tahun 2055 (Cheung et al. 2010).
Kepekaan  perikanan  tangkap  terhadap perubahan  iklim  direpresentasikan  dengan kombinasi  dari  jumlah  nelayan  dan  hasil  tang- kapan.  Nelayan  dan  hasil  tangkapan  meru- pakan  suatu  variabel  yang  paling  pertama  ter- kena  dampak  perubahan  iklim.  Peningkatan suhu permukaan laut akan mengakibatkan per- geseran  pola  distribusi,  pola  reproduksi  ikan tangkapan yang akan meningkatkan biaya ope- rasional  penangkapan  (Sumaila et  al. 2011), kapal, bahan bakar, alat tangkap yang lebih se- suai.  Adanya  perubahan  tersebut  akan  mem- pengaruhi jumlah nelayan dan hasil tangkapan. Nelayan  akan  beralih  mata  pencaharian  dan hasil  tangkapan  akan  berkurang.  Hasil  analisis SI  menunjukkan  bahwa  perikanan  tangkap yang  terkena  dampak  perubahan  iklim  paling besar  adalah  Kepulauan  Riau,  Sulawesi  Utara dan Kalimantan Timur.
Kapasitas  adaptif  tersusun  dari  lima  va- riabel  yang  mewakili  aset  alam,  fisik,  finansial
dan  sumber  daya  manusia  (Hughes et  al. 2012).  Luasan  mangrove  dan  luasan  terumbu karang  adalah  aset  alami  yang  memberikan manfaat  ekologis  pada  perikanan  tangkap. Kedua  ekosistem  ini  memegang  peranan  pen- ting  dalam  kelanjutan  produktivitas  perikanan inshore dan offshore. Keduanya  berkontribusi sebagai  penyumbang  nutrient  dan  sumber  ma- kanan  bagi  detritivor,  sebagai  tempat  perlin- dungan,  pemijahan    dan  pengasuhan  berbagai biota  (ikan,  udang),  dan  memelihara  keseim- bangan  ekologi  (Brander et  al. 2012;  Faunce dan  Serafy  2006).  Besarnya  nilai  kedua  varia- bel  ini  menunjukkan  bahwa  perikanan  tangkap di  provinsi  tersebut  akan  memiliki  suatu  pelin- dung alami dari perubahan iklim. Luasan mang- rove  terbesar  dimiliki  Riau,  sedangkan  luas  te- rumbu  karang  terbesar  dimiliki  oleh  Kepulauan Riau.
Variabel  lain  yang  merupakan  aset  ada- lah  tempat  pendaratan  ikan  yaitu  aset  fisik ( man-made )  dan  Dana  Alokasi  Khusus  (DAK) bidang kelautan dan perikanan yaitu aset finan- sial  untuk  membantu  mendanai  kegiatan  pem- bangunan  fisik  bidang  kelautan  dan  perikanan. Provinsi dengan jumlah tempat pendaratan ikan terbanyak adalah Kalimantan Barat, sedangkan untuk  nilai  DAK  tertinggi  adalah  provinsi  Riau. Variabel  penyuluh  perikanan  merupakan  salah satu  usaha  dari  pihak  pemerintah  untuk  me- ningkatkan  sumber  daya  manusia  nelayan,  be- saran  variabel  ini  menunjukan  bahwa  adanya information  sharing dalam  kegiatan  perikanan tangkap  untuk  menghadapi  perubahan  iklim. Provinsi dengan jumlah penyuluh perikanan ter- banyak  adalah  Sumatera  Selatan.  Komposit dari kelima variabel tersebut membentuk indeks kapasitas  adaptif  (ACI),  provinsi  dengan  ACI tertinggi  adalah  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Timur  dan  Riau.  Tingginya  nilai  ACI  menunjuk- kan bahwa perikanan tangkap di provinsi terse- but  memiliki  kemampuan  dalam  merespon  dan mengurangi dampak dari perubahan iklim.
Kombinasi  ketiga  subindeks  mempenga- ruhi  kerentanan  perikanan  tangkap  dengan  be- berapa cara. Provinsi yang kurang mampu ber- adaptasi  belum  tentu  menjadi  daerah  yang  pa- ling rentan, dikarenakan pengaruh dari rendah- nya  keterpaparan  ataupun  rendahnya  kepeka- annya, misal Provinsi Jambi. Hal ini berarti per- ubahan iklim memiliki dampak yang tidak sama pada tiap provinsi (Islam et al. 2014). Namun di provinsi  yang  keterpaparannya  tinggi  disertai dengan  tingginya  kepekaan  dan  rendahnya kapasitas adaptif  akan menghasilkan kerentan- an yang tinggi, misal Gorontalo.
Provinsi Sulawesi Tengah, Sulawesi Uta- ra  dan  Gorontalo  memiliki  status  kerentanan sangat  tinggi,  namun  memiliki  perbedaan  kom-
binasi subindeks penyusunnya. Sulawesi Utara dan  Sulawesi  Tengah  menghadapi  kombinasi dari  terkena  kenaikan  SPL,  besarnya  jumlah nelayan  yang  terkena  dampak  dan  acaman berkurangnya  hasil  tangkapan  serta  kemam- puan  beradaptasi yang sedang. Gorontalo juga menghadapi  kenaikan  SPL  namun  tidak  sebe- sar  kedua  provinsi  tersebut,  dan  ancamannya terhadap  jumlah  nelayan  dan  hasil  tangkapan rendah,  namun  kemampuan  beradaptasi  sang- at  rendah.  Pada  kategori  kerentanan  rendah, Riau  meskipun  memiliki  keterpaparan  yang tinggi  terhadap  kenaikan  SPL  namun  dikom- pensasi  dengan  tingginya  kemampuan  ber- adaptasi  terhadap  perubahan  iklim  baik  secara finansial,  ekologis  maupun  infrastruktur.  Suma- tera  selatan  dan  Kalimantan  Barat  memiliki profil  penyusun  kerentanan  yang  hampir  mirip yaitu rendahnya keterpaparan dan kemampuan adaptasi  yang  sangat  tinggi.  Perbedaan  ini akan  menentukan  jenis  kebijakan  yang  diambil untuk mengurangi kerentanan.
Perbedaan  dalam  penyusunan  kerentan- an  menentukan  kebijakan  khusus  berdasarkan perbedaan  dimensi  dari  kerentanan  tersebut. Misalnya  suatu  kebijakan  khusus  diambil  untuk mengurangi  keterpaparan  akan  berbeda  deng- an  kebijakan  untuk  membangun  kemampuan beradaptasi.  Cinner et  al. (2012)  menjelaskan beberapa  kebijakan  untuk  mengurangi  keren- tanan, i) Short term policy (kurang dari 1 tahun), kebijakan  yang  ditekankan  pada  pengurangan dampak  di  daerah  yang  paling  rentan  ii) Medi- um term policy (kurang dari 5 tahun), kebijakan untuk  meningkatkan  kemampuan  adaptasi  dan mengurangi kepekaan dan iii) Long term policy , mengurangi keterpaparan dengen cara mitigasi perubahan iklim. Ketiga kebijakan tersebut me- nurut Cinner et al. (2012) terbagi atas skala  lo- kal  dan  skala  nasional.  Berdasarkan  penelitian ini  skala  lokal  dapat  disamakan  dengan  skala provinsi.
Beberapa  contoh short  term  policy pada skala  lokal  yang  bisa  dilakukan  adalah  pening- katan  sistem  informasi  perkiraan  cuaca  untuk melaut,  berpindah  daerah  penangkapan,  dan penambahan atau modifikasi alat penangkapan ikan.  Kebijakan khususnya ini  dapat diterapkan pada  provinsi  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Te- ngah,  dan  Gorontalo  yang  berstatus  sangat rentan. Pada skala nasional contohnya pembe- rian  pinjaman  tanpa  bunga  dan  subsidi  bagi nelayan.
Tindakan  pada medium  term  policy misalnya  memperkuat  komunitas  lokal  dalam mengatur  sumber  daya  perikanan  dan  ekosis- tem,  dan  perbaikan  dan  pembangunan  infra- struktur  kegiatan  perikanan  tangkap.  Provinsi yang  diprioritaskan  untuk  menerapkan  kebija-
kan ini adalah provinsi yang memiliki kepekaan yang  tinggi,  yaitu  kepulauan  Riau,  Sulawesi Utara, dan Kalimantan Timur dan yang memiliki kapasitas adaptif rendah yaitu Jambi, Gorontalo dan Bangka Belitung. Pada skala nasional, me- lakukan investasi di early warning system untuk mengurangi  keterpaparan  dari  bahaya  cuaca buruk,  melakukan  perencanaan  adaptasi  (con- tohnya Indonesia  Climate  Change  Sectoral Roadmap di  Sektor  Kelautan  dan  Perikanan) dan  investasi  dalam  pembangunan  infrakstruk- tur.
Long  term  policy pada  skala  lokal  yaitu memberlakukan  kawasan  preservasi  atau ma- rine  protected  area dan  melakukan  sosialisasi, pendidikan,  dan  pembentukan  komunitas  yang menekankan  keberlanjutan  ekologi  lingkungan pesisir dan laut. Berdasarkan penelitian ini kebi- jakan  ini  ditekankan  pada  provinsi  Sulawesi Tengah, Sulawesi Utara dan Kalimantan Timur. Pada  skala  nasional  yaitu  melakukan  investasi di bidang energi alternatif untuk mengurangi pe- manasan global, investasi pada pendidikan, ke- terampilan dan pengetahuan pada nelayan dan peningkatan  kualitas  kerja  pemerintahan  di  bi- dang  yang  mengampu  pada  perikanan,  kelaut- an dan lingkungan hidup.
Sebagai  suatu  studi  awalan  dalam  me- nyajikan  kerangka  untuk  menduga  kerentanan perikanan  tangkap  akibat  perubahan  iklim,  ter- dapat banyak  limitasi dan ruang untuk mening- katkan  penelitian  di  bidang  ini  di  masa  menda- tang. terutama dalam variabel penyusun indeks maupun  formulasi  model  indeks  kerentanan perikanan  tangkap.  Pada  analisis  ini  pengaruh perubahan  iklim  terhadap  perikanan  tangkap hanya diwakili oleh satu variabel yaitu SPL. Be- berapa  penelitian  menyarankan  penambahan variabel yang lebih spesifik mempengaruhi per- ikanan  tangkap  misalnya  intensitas  kejadian alam ekstrem (ombak/badai) (Islam et al. 2014), radiasi  ultraviolet  (UV),  klorofil,  arus  permuka- an, kecepatan angin, Photosyn-theticallly Active Radiation (PAR)  (Cinner et  al. 2012),  dan  pro- duksi primer (Allison et al. 2009).
Kesulitan  dalam  pengumpulan  data  juga mempengaruhi  penentuan  variabel,  misalnya variabel pendidikan nelayan akan mampu men- jelaskan kondisi sumber daya manusia nelayan, dan  juga  variabel  ekologis  lain  yaitu  padang lamun.  Ketidaksediaan  data  tersebut  dalam skala  provinsi  maka  maka  tidak  diikutsertakan dalam variabel. Selain itu diperlukan suatu studi untuk  menentukan  jenis  sumber  daya  perikan- an tangkap yang dipengaruhi oleh suhu permu- kaan laut. Pada penelitian ini sumber daya per- ikanan  meliputi  semua  jenis  tangkapan  laut berdasarkan  pengertian  UU  No  31  tahun  2004 tentang perikanan.  Berdasarkan Westernhagen
dan  Schanck  (2001)  perubahan  suhu  tidak  se- lalu  berakibat  sama  pada  tiap  stok  ikan,  juga berbeda  pada  jenis  organisme  lainnya,  sehing- ga  untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  dipisah- kan kerentanan pada tiap jenis hasil tangkapan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  ini  kesimpulan yang bisa diambil adalah sebagai berikut:
• Indeks  kerentanan  didapat  dengan  meng- kombinasikan subsindeks keterpaparan (EI), kepekaan  (SI)  dan  kapasitas  adaptif  (ACI). Status  kerentanan  perikanan  tangkap  sang- at tinggi pada Sulawesi Utara (VI= 0,78), Su- lawesi  Tengah  (VI=0,72)  dan  Gorontalo (VI=0,61).  Meskipun  memiliki  status  keren- tanan  yang  sama  namun  komposisi  subin- deks penyusunnya berbeda.
• Sulawesi  Utara  memiliki  keterpaparan  dan kepekaan  yang  sangat  tinggi  dan  kapasitas adaptif  yang  sedang.  Sedangkan  Gorontalo memiliki keterpaparan yang tinggi, kepekaan dan  kapasitas  adaptif  yang  rendah.  Perbe- daan ini akan berpengaruh pada strategi ke- bijakan yang diambil.
• Strategi  kebijakan  terbagi  atas Short  term policy yaitu kebijakan yang ditekankan pada pengurangan  dampak  di  daerah  yang  pa- ling  rentan  terutama  di  provinsi  Sulawesi Utara,  Sulawesi  Tengah,  dan  Gorontalo, Medium  term  policy yaitu  kebijakan  untuk meningkatkan  kemampuan  adaptasi  teruta- ma di provinsi Jambi, Gorontalo dan Bangka Belitung  dan  mengurangi  kepekaan  yaitu  di Kepulauan  Riau,  Sulawesi  Utara,  dan  Kali- mantan  Timur  dan Long  term  policy yaitu mengurangi  keterpaparan  dengan  cara  miti- gasi  perubahan  iklim  terutama  di  provinsi Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Utara  dan  Kali- mantan Timur

## SARAN
Dalam  pengembangan  lebih  lanjut  pene- litian  ini,  beberapa  variabel  perlu  ditambahkan. Seperti  intensitas  kejadian  alam  ekstrim  (om- bak/badai), radiasi ultraviolet (UV), klorofil, arus permukaan,  kecepatan  angin, Photosyntheti- callly Active Radiation (PAR ), produksi  primer, luasan  padang  lamun  dan  pendidikan  nelayan. Untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  mela- kukan  pemisahan  kerentanan  per  jenis  sumber daya  ikan  untuk  mengetahui  dampak  perubah- an iklim pada jenis ikan secara mendetail.

## DAFTAR PUSTAKA
Adger WN.  2006. Vulnerability . Global  Environ- mental Change Journal. 16(3): 268-281.
Allison  EH,  Perry  AL,  Badjeck  MC,  Adger  WN, Brown  K,  Conway  D,  Halls  AS,  Pilling GM,  Reynold  JD,  Andrew  JD . 2009. Vulnerability  of  National  Economies  to the  Impact  of  Climate  Change  on  Fish- eries. Fish and Fisheries Journal Compil- ation . 10(2): 173-196.
Badjeck  MC,  Allison  EH,  Halls  AS,  Dulvy  NK.
2010.  Impacts  of  Climate  Variability  and Change  on  Fishery-Based  Livelihoods. Marine Policy . 34: 375-383.
Brander  K.  2007.  Global  Fish  Production  and Climate  Change. Proceeding  of  the  Na- tional  Academy  of  Sciences. 104:  19709- 19714.
Brander K, Jennings S. 2010. Predicting the Ef- fects of Climate Change on Marine Com- munities and the Consequences for Fish- eries. Journal  of  Marine  Systems. 79: 418-426.
Brander  LM,  Wagtendonk  AK,  Hussain  SS, McVittie A, Verburg PH, de Groot R, Van der  Ploeg  S.  2012.  Ecosystem  Service Values  for  Mangrove  in  Southeast  Asia:
A  Meta-Analysis  and  Value  Transfer  Ap- plication. Ecosystem Services . 1: 62-69.
Bruguglio  L.  1995.  Small  Islands  State  and Their  Economic  Vulnerabilities. World Development 23: 1615-1632.
Cheung  WWL, Lam  VWY,  Sarmiento JL, Kear- ney  K,  Watson  R,  Zeller  D,  Pauly  D. 2009.  Projecting  Global  Marine  Biodiver- sity Impacts Under Climate Change Sce- narios. Fish Fish . 10: 235 –251.
Cheung  WWL, Lam  VWY,  Sarmiento JL, Kear- ney  K,  Watson  R,  Zeller  D,  Pauly  D. 2010.  Large  Scale  Distribution  of  Maxi- mum Fiheries Catch Potential on the Glo- bal  Ocean  Under  Climate  Change. Glo- bal Change Biology. 16: 24-35.
Cheung  WWL,  Pauly  D.  2016. Impacts  and  Ef- fects of Ocean Warming on Marine Fish- es. Di dalam:  Laffoley D, dan Baxter JM, editor. Explaining Ocean Warming: Caus- es,  scale,  Effects  and  Consequences. Gland (CH): IUCN. hlm 239-253.
Cinner JE, McClanahan TT, Graham NAJ, Daw TM,  Maina  J,  Stead  SS,  Wamukota  A, Brown K, Bodin O. 2012. Vulnerability of
Coastal  Communities  to  Key  Impacts  of Climate Change on Coral Reef Fisheries. Global Environmental Change. 22: 12-20.
Doney  SC,  Fabry  VJ,  Feely  RA,  Kleypas  JA.
2009.  Ocean  Acidification:  The  Other CO 2 Problem. Annual  Review  of  Marine Science. 1: 169 –192.
Doukakis  E.  2005.  Coastal  Vulnerability  and Risk Parameter. Europian Water. 11(12): 3-7.
Dulvy  NK,  Rogers  SI,  Jennings  S,  Stelzenmul- ler  V,  Dye  SR,  Skjoldal  HR.  2008.  Cli- mate  Change  and  Deepening  of  the North  Sea  Fish  Assemblage: A  Biotic  In- dicator  of  Regional  Warming. Journal  Of Applied Ecology. 45: 1029 –1039.
Dulvy  NK,  Hyde  K,  Heymans  JJ,  Chassot  E, Platt  T,  Sherman  K.  2009. Climate Change,  Ecosystem  Variability  and  Fish- eries Productivity. In: Remote Sensing  in Fisheries  and  Aquaculture:  The  Societal Benefits .  T.  Platt,  M.-H.  Forget  dan  V. Stuart,  editor.  Dartmouth:  International Ocean Colour Coordinating Group.
Faunce CH, Serafy JE. 2006. Mangrove as Fish Habitat:  50  Years  of  Field  Studies. Mar. Ecol.Prog.Ser. 21: 1-16.
Feely RA, Sabine CL, Lee K, Berelson W, Kley- pas J, Fabry VJ. 2004. Impact of Anthro- pogenic  CO 2 on  the  CaCO 3 System  in the Oceans. Science. 305(5682): 362.
Gattuso  JP,  Magnan  A,  Billé  R,  Cheung  WWL,
Howes  E,  Joos  F,  Allemand  D,  Bopp  L, Cooley S, Eakin C. 2015. Contrasting Fu- tures  for  Ocean  and  Society  From  Dif- ferent  Anthropogenic  CO 2 Emissions Scenarios. Science. 349: 4722.
Habibie  MN,  Nuraeni  TA.  2014.  Karakteristik dan  Tren  Perubahan  Suhu  Permukaan Laut  di  Indonesia  Periode  1982-2009.
Jurnal  Meteorologi  Dan  Geofisika. 15(1): 37-49.
Halpern  BS,  Walbridge  S,  Selkoe  KA,  Kappel CV,  Micheli  F,  D’Agrosa  C,  Bruno  JF, Casey  KS,  Ebert  E,  Fox  HE.  2008.  A Global Map of Human Impact on Ma-rine Ecosystem. Science. 319: 948-952.
Hoegh-Guldberg O. 2005. Low Coral Cover in a High-CO 2 World. Journal  of  Geophysical Research C: Oceans. 110: 1 –11.
Hoegh-Guldberg,  O,  Mumby  PJ,  Hooten  AJ.
2007.  Coral  Reefs  Under  Rapid  Climate Change  And  Ocean  Acidification. Scien- ce . 318: 1737 –1742.
Hughes S, You A, Max L, Petrovic N, Daveport F,  Marshall  M,  McClanahan  TR,  Allison EH,  Cinner  JE.  2012.  A  Framework  to Assess  National  Level  Vulnerability  from the  Prespective  of  Food  Security:  The Case  of  Coral  Reef  Fisheries. Envinron- mental Science and Policy . 23: 95-108.
[IPCC] The Intergovernmental Panel on Climate Change.  2007. Climate  Change  2007: Impacts,  Adaptation,  and  Vulnerability. Contribution  of  Working  Group  II  to  the Third  Assessment  Report  of  the  Intergo- vermental  Panel  on  Climate  Change. Parry ML, Canziani OF, Palutikof JP, van der  Linden,  Hanson  CE,  editor.  Cam- bridge (UK): Cambridge University Press.
Islam MM, Sallu S, Hubacek K, Paavola. 2014.
Vulnerability  of  Fishery-Based  Liveli- hoods  to  the  Impacts  of  Climate  Variabi- lity  and  Change:  Insights  from  Coastal Bangladesh. Reg  Environ  Change. 14:
281-294.
Ji R. 2010. Marine Plankton Phenology and Life History  in  Changing  Climate:  Current Research  and  Future  Direction. J.
Plankton Res. 32: 1355-1368.
[KKP]  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan. 2011. Kelautan  dan  Perikanan  dalam Angka  2011. Jakarta:  Pusat  Data  Sta- tistik dan Informasi.
[KKP]  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan. 2015. Kelautan  dan  Perikanan  dalam Angka  2015. Jakarta  (ID):  Pusat  Data Statistik dan Informasi.
[KLHK] Kementerian Lingkungan Hidup dan Ke- hutanan.  2015. SIDIK  Sistem  Informasi Data  Indeks  Kerentanan .  Jakarta  (ID): Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Ke- hutanan.
Lehodey P, Alheit J, Barange M. 2006. Climate Variability, Fish and Fisheries. Journal of Climate. 19: 5009-5030.
Luers A. 2005. The Surface of Vulnerability: An Analytical  Framework  for  Examining  En- avironmental  Change. Global  Environ- mental Change. 15: 214-223.
Nye JA, Link JS, Hare JA, Overholtz WJ. 2009. Changing  Spatial  Distribution  of  Fish Stocks  in  Relation  to  Climate  and Population  Size  on  the  Northeast  United States  Continental  Shelf. Mar.  Ecol. Prog. Ser. 393: 111 –129.
Perry AL, Low PJ, Ellis JR, Reynolds JD. 2005. Climate Change and Distribution Shifts in
Marine  Fishes. Science. 308:  1912 – 1915.
Pitcher  TJ,  Cheung  WWL.  2013.  Fisheries: Hope  or  Despair?. Marine  Pollution  Bu- lletin. 74: 506-516.
Runtuboi F. 2012. Analisis Kerentanan Populasi Penyu Belimbing (Dermochelys coria-cea vrandelli 1761) di Pantai Jamursba Medi- aan Wermon sebagai indikator Keberlan- jutan  Kawasan  Konservasi  Laut  Daerah A-bun    Kabupaten  Tambrauw  Papua Barat.  [Tesis].  Bogor  (ID)  :  Institut Pertanian Bogor. Program Pascasarjana.
Smith  K,  Barrett  CB,  Box  PW.  2000.  Participa- tory  Risk  Mapping  for  Targeting  Re- search and Assistance: With an Example from East African Pastoralists. World De- velopment. 28: 1945 –1959.
Stocker T, Qin D, Plattner G, Tignor M, Allen S, Boschung  J,  Nauels  A,  Xia  Y,  Bex  B, Midgley  B.  2013. IPCC,  2013:  Climate Change  2013:  the  Physical  Science  Ba- sis.  Contribution  of  Working  Group  I  to the Fifth Assessment Report of the Inter- governmental  Panel  on  Climate  Change .
Cambridge  (UK):  Cambridge  University Press.
Sumaila  UR,  Cheung  WWL,  Lam  WYL,  Pauly D, Herrick S. 2011.  Climate Change Im- pacts on the Biophysics and Economics
of  World  Fisheries.  [Ulasan]. Nature  Cli- mate Change. 1: 449-456.
Syaifullah  MD.  2015.  Suhu  Permukaan  Laut Perairan  Indonesia  dan  Hubungannya dengan  Pemanasan  Global. Jurnal  Se- gara. 11(2): 103-113.
Tahir  A.  2010.  Formulasi  Indeks  Kerentanan Lingkungan  Pulau-Pulau  Kecil kasus Pu- lau  Kusu  Kota  Batam,  Pulau  Barang Lompo  Kota Makasar  dan  Pulau  Saonek Kabupaten  Raja  Ampat.  [Disertasi].  Bo- gor  (ID)  :  Institut  Pertanian  Bogor.  Pro- gram Pascasarjana
Turner  BL,  Kasperson  RE,  Matsone  PA.  2003. A Framework for Vulnerability Analysis in Sustainability  Science .  Proceedings  of the National Academy Of Sciences of the United  States  of  America. 100:  8074 – 8079.
Villa  F,  McLeod  H.  2002.  Environmental  Vul- nerability  Indicator  for  Environmetal Planning  and  Decision-Making:  Guide- lines and Application. Environmental Ma- nagement . 29: 335-348.
Westernhagen  HV,  Schanck  D.  2001.  The  Ef- fect  of  Climate  Change  on  Fish  Popu- lation. Di dalam: Lozen, Grassl, dan Hup- fer,  editor.  Climate  of  the  21st  Century: Change  and  Risks.  Hamburg  (DE):  Wis- senschaftliche Auswertungen.