## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERUBAHAN PENDAPATAN  NELAYAN AKIBAT VARIABILITAS IKLIM (Kasus: Desa Muara Kecamatan Blanakan Kabupaten Subang)
Analysis of The Factors Affecting The Change in Fisher’s Income Due To  Climate Variability (Case: The Village of Muara, subdistrict of Blanakan, Subang District)
* Azizi 1 , Eka Intan Kumala Putri 2 dan Achmad Fahrudin 2
1 Program Studi Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor, Indonesia
2 Institut Pertanian Bogor, Indonesia Jl. Kamper Wing 5 Level 4 Kampus IPB Dramaga Bogor 16680 Telp. (0251) 8624594 fax. (0251) 8624592
Diterima tanggal: 13 April 2017 Diterima setelah perbaikan: 11 September 2017 Disetujui terbit: 7 Desember 2017
* email: aziziperikanan3@gmail.com

## ABSTRAK
Variabilitas iklim seperti curah hujan serta kondisi perairan dengan tinggi gelombang dan angin yang kuat mempengaruhi aktivitas nelayan di laut dalam melakukan  operasional penangkapan. Kondisi ini mengakibatkan perubahan pendapatan dari para nelayan.  Penelitian ini dilakukan di Desa Muara Kecamatan Blanakan Kabupaten Subang bertujuan untuk mengetahui perubahan pendapatan serta faktor-faktor yang mempengaruhinya. Jumlah responden penelitian 100 orang terdiri dari 70 orang nelayan lokal, 15 nelayan pendatang dari Brebes dan 15 nelayan pendatang dari Tuban. Metode yang digunakan adalah analisis pendapatan dan  regresi berganda.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa rerata perubahan pendapatan nelayan lokal jaring insang Rp.1.753.681 (10,41%), nelayan lokal jaring payang sebesar Rp.14.321.631 (22,05%), nelayan andon Brebes Rp.11. 430.833 (23,56%) dan nelayan andon Tuban Rp.25.342.333 (22,24%). Sedangkan faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan pendapatan nelayan adalah  jarak menangkap, jumlah jam kerja di laut, dummy hujan dan dummy tinggi gelombang.
Kata Kunci: andon, nelayan, pendapatan, variabilitas iklim

## ABSTRACT
Fish capture is heavily influenced by climate variability such as rainfall, water level and winds. Such conditions affect the fishers’ income. This research was conducted at Muara Village, Blanakan Sub- District, Subang Regency, and its purpose was to identify the change of income and factors contributing income changes. This research collected data from 100 respondents consist of 70 of local fishers, 15 of andon fishers from Brebes and 15 of andon fishers from Tuban. Method of the study was income analysis  and  a  multiple  linear  regression.  The  research  found  that  average  number  of  local  fishers’ income with gills nets was IDR 1,753,681 (10.41%), local fishers with payang nets is IDR 14,321,631 (22.05%), andon fishers from Brebes was IDR 11,430,833 (23,56%), and andon fishers from Tuban was IDR 25,342,333 (22,24%). Factors that contribute to the income changes were distance of fishing area, sailing hours, rain dummy and wave height dummy.
Keywords: andon, climate variability, fisher’s, income
Korespodensi Penulis: Program Studi Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor, Indonesia Jl. Kamper Wing 5 Level 4 Kampus IPB Dramaga Bogor 16680 Telp. (0251) 8624594 fax. (0251) 8624592

## PENDAHULUAN
Musim  kemarau atau penghujan sudah mulai bergeser karena terjadinya fenomena alam berupa perubahan unsur-unsur iklim. Salah satu penyebab terjadinya pergeseran musim di Indonesia adalah
perubahan iklim. Menurut Thornton et  al. (2014) perubahan iklim pasti mengakibatkan variabilitas iklim  seperti  frekuensi, intensitas, durasi, dan waktu peristiwa cuaca dan iklim yang ekstrim. Variabilitas iklim menurut Saumananda (2012) adalah  fluktuasi  unsur  iklim  yang  terjadi  secara
tiba-tiba namun tidak berlangsung lama. Perubahan iklim akan memperbesar nilai variabilitas iklim dan mempercepat periode terjadinya variabilitas iklim tersebut. Dengan kata lain, cuaca ekstrim muncul sebagai wujud dari variabilitas iklim. Di Indonesia, terdapat variabilitas iklim musiman dan nonmusiman. Menurut Sitompul dan Nurjani (2013) variabilitas musiman dan tahunan di Indonesia dipengaruhi oleh monsun dan ENSO. Monsun mempengaruhi iklim Indonesia melalui pergerakan titik kulminasi matahari yang mengakibatkan Indonesia mengalami musim hujan dan musim kemarau. Selain itu Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change (IPCC) (2014) menyatakan bahwa beberapa dekade terakhir, perubahan iklim telah menjadi isu penting pada setiap pertemuan tingkat dunia karena perubahan iklim menyebabkan dampak pada sistem alam dan manusia di semua benua. Risiko terkait perubahan iklim adalah adanya interaksi bahaya yang berkaitan  iklim.
Terjadinya variablilitas iklim memberikan dampak di berbagai sektor  kehidupan manusia yang berujung pada perekonomian. Seperti sektor lainnya, perikanan  tangkap juga  merasakan dampak variabilitas iklim  dalam kegiatan operasional penangkapan ikan. Adapun dampak perubahan iklim terhadap perikanan tangkap menurut  Purnomo et  al. (2015) yaitu terjadinya peningkatan frekuensi ombak besar yang menjadi tantangan bagi nelayan untuk menjangkau fishing ground .  Kondisi perairan yang tidak bersahabat menyebabkan nelayan sering menunda waktu operasional penangkapan ikan sehingga mempengaruhi  pendapatan dari hasil tangkapan ikan sedangkan pendapatan yang diterima nelayan dari hasil tangkapan dipengaruhi beberapa faktor.  Halim dan Sri Susilo (2013) menyebutkan bahwa faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan adalah lamanya waktu melaut serta pengalaman sebagai nelayan sedangkan Heryansyah et  al. (2013) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa jarak penangkapan sangat mempengaruhi pendapatan nelayan. Akan tetapi Lisa et al .(2015) menyebutkan bahwa faktor- faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan antara lain teknologi, sosio ekonomi, tata niaga, modal dan biaya produksi, tenaga kerja serta jarak tempuh melaut.
Kecenderungan yang dialami oleh nelayan akibat variabilitas iklim adalah perubahan jumlah trip operasional penangkapan ikan. Perubahan jumlah trip berdampak pada perubahan pendapatan
dibandingkan beberapa tahun-tahun sebelumnya. Rendahnya produksi hasil ikan bagi nelayan berarti juga terjadi perubahan pendapatan  nelayan sehingga kemampuan mengakses pangan juga menurun. Hal tersebut mendorong dilakukannya penelitian dengan tujuan (1) berapa besar perubahan pendapatan nelayan akibat variabilitas iklim, dan (2) faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan pendapatan akibat variabilitas iklim

## METODOLOGI

## Tempat dan Waku Penelitian
Penelitian ini telah dilaksanakan di Desa Muara, Kecamatan Blanakan Kabupaten Subang Provinsi Jawa Barat.. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja ( purposive ) dengan pertimbangan Desa Muara terletak di wilayah pesisir pantai utara Jawa Barat, mayoritas nelayan tradisional, terdapat Pelabuhan Perikanan Pantai Muara Ciasem dan Tempat Pelelangan Ikan (TPI), sering terjadi rob serta banjir. Pengambilan data dilaksanakan pada bulan Juli sampai September 2016.

## Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan berupa data primer, data berasal  langsung dari responden melalui interview dengan bantuan kuesioner. Sumber data yaitu  nelayan pemilik baik lokal maupun andon. Data yang diperoleh dari responden  nelayan  pemilik  antara  lain  profil nelayan, ukuran kapal, jenis alat tangkap, jumlah trip penangkapan, jarak penangkapan, jumlah jam waktu melaut, pengalaman menjadi nelayan, penerimaan serta  biaya operasional serta persepsi responden mengenai  dampak variabilitas iklim terhadap usaha penangkapan.  Data sekunder berupa data produksi dan nilai produksi dari KUD Mina Bahari Muara Ciasem, data kependudukan dari BPS  Kabupaten Subang, data jumlah nelayan dari Dinas  Perikanan dan Kelautan Kabupaten Subang,  Jurnal, dan bahan lainnya yang relevan.

## Metode Pengambilan Sampel
Metode pengambilan sampel dari nelayan dilakukan dengan pendekatan non-probability sampling melalui metode purposive  sampling yaitu memilih dengan sengaja seorang individu untuk dijadikan sampel dengan kriteria tertentu seperti nelayan pemilik, pengalaman sebagai nelayan minimal 10 tahun serta mendaratkan hasil tangkapannya di PPP Muara Ciasem. Ukuran
populasi mengacu pada data jumlah nelayan lokal dan andon yang diperoleh dari KUD Mina Bahari Muara Ciasem yaitu sebanyak 1.089 orang dengan persen kelonggaran yang ditentukan adalah sebesar 10 persen. Berdasarkan data nelayan  yang dimasukkan ke dalam rumus Slovin (Etta dan Sopiah 2010), maka diperoleh jumlah sampel yang akan diambil adalah.  91.59. Untuk memudahkan perhitungan maka jumlah sampel yang diambil dibulatkan menjadi 100 orang yang terdiri dari 70 nelayan lokal (35 nelayang jaring insang dan 35 nelayan jaring payang), 15 nelayan andon dari Brebes serta 15 nelayan andon dari Tuban.

## Metode Analisis Data
Estimasi  Perubahan Pendapatan Nelayan Akibat Variabilitas Iklim
Pendapatan nelayan diperoleh dari total penerimaan hasil tangkapan dikurangi total biaya. Sedangkan perubahan pendapatan dari usaha penangkapan ikan ini merupakan pengurangan antara pendapatan usaha hasil penangkapan ikan sebelum terjadi variabilitas iklim dengan pendapatan usaha penangkapan ikan saat variabilitas iklim. Penerimaan usaha penangkapan ikan dihitung berdasarkan hasil produksi penangkapan ikan dikalikan dengan harga jual ikan. Secara matematis pendapatan menurut Soekartawi (1995) dirumuskan sebagai berikut:
Π     = TR – TC ……… (1) ∆Π   = Π 1 – Π 2 ……….(2) ∆Y   = ……….(3)

## Metode Analisis Data

## Estimasi  Perubahan Pendapatan Nelayan Akibat Variabilitas Iklim
Pendapatan  nelayan  diperoleh  dari  total  penerimaan  hasil  tangkapan  dikurangi  total biaya.  Sedangkan  perubahan  pendapatan  dari  usaha  penangkapan  ikan  ini  merupakan pengurangan  antara  pendapatan  usaha  hasil  penangkapan  ikan  sebelum  terjadi  variabilitas iklim  dengan  pendapatan  usaha  penangkapan  ikan  saat variabilitas  iklim.  Penerimaan  usaha penangkapan  ikan  dihitung  berdasarkan  hasil  produksi  penangkapan  ikan  dikalikan  dengan harga jual ikan. Secara matematis pendapatan menurut Soekartawi (1995) dirumuskan sebagai berikut :
Π     = TR – TC
……… (1)
∆Π   = Π 1 – Π 2 ……….(2) ∆Y = � ∆� � � �  � 100% ……….(3)
Keterangan/ Note : ∆Π = Perubahan pendapatan  (Rp) / The change of Income (IDR) ∆Y = Perubahan pendapatan  (%)/ The Change of Income (%)
Π 1 = Pendapatan saat belum terkena dampak variabilitas iklim (Rp) / When Income is not yet affected by climate variability (IDR)
Π 2 = Pendapatan setelah  terkena dampak variabilitas iklim (Rp) / While Income have been hit by he Impact of Climate Variability (IDR) TR = Total Penerimaan (Rp)/ Total Revenue (IDR) TC = Total Biaya (Rp)/ Total Cost (IDR)

## Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Perubahan Pendapatan
Model yang digunakan dalam penelitian ini dijelaskan berdasarkan model teoritis yang dinyatakan  dalam  hubungan  fungsional  yang  menerangkan  variabel  perubahan  pendapatan dengan  variabel  bebas  .  Menurut  Djuanda  (2009)  bahwa  model  dapat  didefinisikan  sebagai suatu  abstraksi  atau  penyederhanaan  dari  realitas.  Model  ekonometrik  ini  direpresentasikan dalam  suatu  persamaan  matematika.  Oleh  karena  itu  untuk  mengetahui  aktor-faktor  yang mempengaruhi perubahan pendapatan akibat variabilitas iklim dianalisis menggunakan regresi linier  berganda.  Menurut  Firdaus  (2004)  analisis  regresi  linier  berganda  adalah  suatu  model dimana variabel tak bebas tergantung pada dua atau lebih variabel bebas. Model regresi linier berganda pada penelitian ini adalah :
Y = f(X 1 ,X 2 ,X 3 ,X 4 ,X 5 ,…,X p )
Merujuk  berbagai  hasil  penelitian  tentang  analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pendapatan nelayan sehingga persamaan ekonometrinya adalah :
Keterangan/ Remaks : ∆Π = Perubahan pendapatan  (Rp)/ The change of Income (IDR)
∆Y =   Perubahan pendapatan  (%)/ The Change of Income (%) Π 1 =   Pendapatan  saat  belum  terkena  dampak variabilitas iklim (Rp) / When Income is not yet affected by climate variability (IDR) Π 2 =   Pendapatan  setelah  terkena  dampak variabilitas iklim (Rp)/ While  Income  have been hit by he Impact of Climate Variability
(IDR)
TR =  Total Penerimaan (Rp)/ Total Revenue (IDR) TC = Total Biaya (Rp)/ Total Cost (IDR)

## Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Perubahan Pendapatan
Model yang digunakan dalam penelitian ini dijelaskan berdasarkan model teoritis yang dinyatakan dalam hubungan fungsional yang menerangkan variabel perubahan pendapatan dengan variabel bebas . Menurut Djuanda (2009) bahwa  model  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu abstraksi atau penyederhanaan dari realitas. Model ekonometrik ini direpresentasikan dalam suatu persamaan matematika. Oleh karena itu untuk mengetahui aktor-faktor yang mempengaruhi perubahan pendapatan akibat variabilitas iklim dianalisis menggunakan regresi linier berganda. Menurut Firdaus (2004) analisis regresi linier berganda adalah suatu model dimana variabel tak bebas tergantung pada dua atau lebih variabel bebas. Model regresi linier berganda pada penelitian ini adalah :
Y = f (X 1 ,X 2 ,X 3 ,X 4 ,X 5 ,…,X p )
Merujuk berbagai hasil penelitian tentang analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan sehingga persamaan ekonometrinya adalah:
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 D 1 + β 7 D 2 +β 8 D 3 + β 9 D 4 +e          .....………………(4)
Keterangan/ Remarks : Y = Perubahan  Pendapatan  Nelayan  Tahun 2016 (%) / The Change of Income  Fisher’s in 2016 (%) β 0 = Konstanta/ Constanta β 1 , β .. β 9 = Koefisien regresi/ Regresi Coefesient X 1 = Jumlah Trip (kali)/ The  Number  of  Trip (times)
X 2 =  Jarak  Tempuh  (mil)/ The  Distance  Catch (miles)
X 3 = Kedalaman  (m)/ Depdth (meters) X 4
= . Curahan Jam Kerja Melaut (jam)/ The ... Number  of  Working  Hours  at  Sea
(hours) X 5
= . Pengalaman Sebagai Nelayan (tahun)/ Experience as a Fisher (years)
D 1 = . Variabel Dummy Domisi Nelayan, 0 = . Lokal  1  =  Andon Dummy  Variable Domicilie of Fisher’s 0 = Local  1 =Andon
D 2
= . Variabel Dummy Hujan,    0  =  Ya    1  = Tidak Dummy  Variable  of  Rain  0  =  Yes
1 = No D 3 =
. Variabel Dummy Tinggi gelombang,
. 0  =  Ya    1  =  Tidak Dummy  variable  of High Wave 0 = Yes  1  = No D 4 = . Variabel Dummy Kecepatan  Angin,0  = Ya  1  =  Tidak Dummy  Variable  of  Speed
Wind  0 = Yes  1 = No e
= . Error (variabel bebas lain diluar model regresi)/ Error  (the  dependent  variable other than the regression model)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Responden
Jenis  kelamin responden keseluruhan adalah laki-laki, yaitu berjumlah 100 orang (100%) yang terdiri dari 70 orang nelayan lokal dan 30 orang nelayan andon. Hal tersebut menyatakan bahwa untuk melakukan pekerjaan sebagai nelayan hanyalah didominasi oleh kaum pria. Usia responden didominasi oleh usia produktif antara 30-49 tahun sebesar 77%. Sebanyak 15% responden berusia mulai dari 50-64 tahun. Sedangkan 8% responden berusia dibawah 30 tahun. Tingkat pendidikan responden berdasarkan hasil penelitian menggambarkan bahwa sekitar 9 orang (9%) berhasil menyelesaikan Sekolah Menengah Atas (SMA) dan untuk Sekolah Menegah Pertama (SMP) berjumlah 10 orang (10%). Responden yang menyelesaikan pendidikan hingga Sekolah Dasar (SD) sebanyak 35 orang (35%) dan sisanya sekitar 46 orang (46%) tidak bersekolah. Dalam penelitian tidak ditemukan adanya responden yang melanjutkan jenjang pendidikan hingga Perguruan Tinggi atau lebih dari tingkat pendidikan SMA. Pengalaman responden sebagai nelayan beragam mulai  dari  10  –  44  tahun.  Lamanya  pengalaman sebagai nelayan bagi responden merupakan pengalaman turun temurun dari orang tua. Alat tangkap yang digunakan berupa jaring insang (koncong),   jaring payang, dan mini purse seine. Responden penelitian ini adalah nelayan lokal dan andon. Nelayan andon berasal dari daerah Brebes (Jawa Tengah) dan Tuban (Jawa Timur).

## Perubahan  Pendapatan Nelayan Akibat Variabilitas Iklim
Terjadinya variabilitas iklim seperti pola pergeseran curah hujan, tinggi gelombang dan kecepatan angin berdampak langsung terdapat operasional penangkapan ikan yang dilakukan oleh nelayan. Menurut  Purnomo et al (2015) dampak langsung tersebut mengakibatkan dampak-dampak lanjutan dalam berbagai bentuk. Salah satu dampak lanjutan tersebut adalah kinerja input-output usaha- usaha masyarakat pesisir terutama nelayan. Bagi nelayan misalnya perubahan jumlah trip dalam melakukan operasional penangkapan sehingga hasil tangkapan menurun. Nelayan merupakan pekerjaan yang high  risk serta pendapatannya tidak menentu. Tingkat pendapatan  nelayan berasal dari perhitungan selisih antara penerimaan yang diperoleh dengan total biaya yang telah dikeluarkan. Penerimaan nelayan berasal dari hasil
penjualan ikan yang diperoleh ketika operasional penangkapan. Penerimaan yang diperoleh dapat diketahui apakah kegiatan usaha penangkapan ikan yang dijalankan menguntungan atau tidak. Menurut Mulyadi (2007) bahwa pendapatan nelayan ditentukan oleh sistem bagi hasil dan jarang diterima sistem upah/gaji tetap yang diterima oleh nelayan. Dalam sistem bagi hasil, bagian yang dibagi adalah pendapatan setelah dikurangi biaya-biaya operasional. Biaya operasional terdiri dari biaya bahan bakar, biaya perbekalan ABK dan pembayaran retribusi.
Tabel 1 menunjukkan bahwa rerata persentase  biaya tetap  sebelum variabilitas iklim berkisar  6.55 sampai 13.32% dari total biaya tetapi setelah variabilitas iklim menjadi 7.56 sampai 17.00% dari total biaya sedangkan  rerata persentase biaya variabel sebelum variabilitas iklim berkisar antara 86.68 sampai 93.45% dari total biaya tetapi setelah variabilitas iklim menjadi 83.00 sampai 92.44% dari total biaya. Rerata total biaya sebelum variabilitas iklim berkisar Rp 45,785,634 sampai Rp 316,503,767 sedangkan rerata total biaya setelah variabilitas iklim berkisar Rp 38,410,496 sampai Rp 247,627,433.
Penerimaan  nelayan di Desa Muara sebelum variabilitas iklim mengalami perubahan sesudah variabilitas iklim. Rerata  penerimaan nelayan lokal jaring insang sebelum variabilitas iklim sebesar Rp 63,635,866 menjadi Rp 53,507,046 atau turun sebesar 14.57 persen. Rerata  penerimaan nelayan lokal jaring payang Rp 254,729,207 menjadi Rp 215,028,700 atau turun sebesar 15.59%. Rerata penerimaan nelayan andon dari Brebes sebesar Rp 234,331,667 menjadi Rp 182,693,333 atau  turun sebesar 22.04% sedangkan rerata penerimaan nelayan andon dari Tuban sebesar Rp 434,956,667 menjadi Rp 339,738,000 atau turun sebesar 21.89%. Menurunnya penerimaan nelayan mengakibatkan pendapatan nelayan mengalami perubahan. Perubahan penerimaan mengakibatkan jumlah pendapatan nelayan baik lokal maupun andon menurun. Pendapatan nelayan secara umum diperoleh dari sistem bagi hasil yang berlaku. Sistem bagi hasil diperoleh setelah total penerimaan dikurangi total biaya yang dikeluarkan setiap trip. Satria (2015) menyebutkan bahwa pola bagi hasil merupakan salah satu bagian penting dalam hubungan produksi usaha perikanan. Hasil wawancara kepada responden diperoleh bahwa nelayan lokal yang menggunakan alat tangkap jaring insang (koncong) menggunakan sistem bagi hasil dibagi 2 dari penerimaan setelah
dikurangi biaya operasional. Nelayan  lokal yang menggunakan jaring payang menggunakan sistem bagi hasil 40:60 setelah penerimaan dikurangi biaya operasional. Sedangkan nelayan andon baik dari Brebes ataupun Tuban yang menggunakan alat tangkap mini purse seine , sistem bagi hasilnya dibagi 2 setelah penerimaan dikurangi biaya operasional.
Tabel 2  menunjukkan bahwa rata-rata perubahan pendapatan nelayan di Desa Muara sebelum dan sesudah variabilitas iklim. Rerata pendapatan nelayan lokal jaring insang sebesar Rp.16,850,231 menjadi Rp.15,096,550 atau  turun sebesar 10.41%. Rerata  pendapatan nelayan lokal jaring payang sebesar Rp. 64,962,566 menjadi
Tabel 1. Rerata Pendapatan Nelayan Sebelum dan Sesudah Variabilitas Iklim di Desa Muara Kabupaten Subang Tahun 2016.
Table 1. Average of The Fishing Income Before and After  Climate Variability at Muara Village Subang Regency, 2016.
Keterangan/ Remarks Penerimaan/ Revenue Total Biaya Tetap/ Total Fixed Cost Total Biaya Variabel/ Total Variable Cost Total Biaya/ Total Cost Pendapatan/ Income (Rp/IDR) (Rp/IDR) (Rp/IDR) (Rp/IDR) (Rp/IDR) Nelayan Lokal Jaring Insang/ Local Fisher’s with Gillnets Sebelum/ Before 62,635,866 5,721,273 40,064,361 45,785,634 16,850,232 Setelah/ After 53,507,046 5,721,273 32,689,223 38,410,496 15,096,550 Nelayan Lokal Jaring Payang/ Local Fisher’s with Payang Nets Sebelum/ Before 254,729,207 12,420,545 177,346,096 189,766,641 64,962,566 Setelah/ After 215,028,700 12,420,545 151,967,220 164,387,765 50,640,935 Nelayan Andon Brebes/ Andon from Brebes Sebelum/ Before 234,331,666 24,749,733 161,065,833 185,815,566 48,516,100 Setelah/ After 182,693,333 24,749,733 120,858,333 145,608,066 37,085,267 Nelayan Andon Tuban/ Andon from Tuban Sebelum/ Before 434,956,667 36,833,767 279,670,000 316,503,767 118,452,900 Setelah/ After 339,738,000 36,833,767 210,793,667 247,627,434 92,110,566
Rp.50,640,935 atau  turun sebesar 22.05%. Rerata pendapatan nelayan andon Brebes sebesar Rp. 48,516,100 menjadi Rp 37,085,267 atau  turun sebesar 23.56%. Rerata  pendapatan nelayan andon dari Tuban sebesar Rp.118,452,900 menjadi Rp.92,110,567 atau turun sebesar 22.24%. Perubahan pendapatan nelayan disebabkan oleh faktor internal  dan eksternal. Faktor internal meliputi ukuran kapal, kekuatan mesin, serta jenis dan banyaknya alat tangkap yang digunakan sedangkan faktor eksternal adalah kondisi cuaca seperti hujan, gelombang dan angin. Nelayan lokal jaring payang, nelayan andon baik Brebes dan Tuban memliki kapal berukuran lebih besar daripada nelayan lokal jaring insang sehingga pendapatan yang diperoleh lebih besar serta mengalami perubahan
Tabel 2.  Perubahan Pendapatan Nelayan Akibat Variabilitas Iklim di Desa Muara Kabupaten Subang,

## Tahun 2016.
Table 2. Changes in Fisher’s Income Due to Climate Variability at Muara Village- Subang Regency, 2016.
Keterangan/ Remarks Pendapatan (Rp)/ Income (IDR) Variabilitas Iklim/ Climate Variability Perubahan Pendapatan (Rp)/ The Changes in Income (IDR) (%) Sebelum/ Before Setelah/ After Nelayan Lokal Jaring Insang/ Local Fisher’s with Gillnets 16,850,231 15,096,550 1,753,681 10.41 Nelayan Lokal Jaring Payang/ Local Fisherman with Payang Nets 64,962,566 50,640,935 14,321,631 22.05 Nelayan Andon Brebes/ Andon from Brebes 48,516,100 37,085,267 11,430,833 23.56 Nelayan Andon Tuban/ Andon from Tuban 118,452,900 92,110,567 26,342,333 22.24
pendapatan yang kecil akibat dari variabilitas iklim. Hal ini disebabkan kapal berukuran besar tahan terhadap gelombang sehingga walaupun terjadi gelombang kapal tersebut masih bisa melakukan operasional penangkapan ikan. Sebaliknya kapal nelayan lokal jaring insang yang berukuran 3-4 GT tidak tahan terhadap gelombang sehingga apabila terjadi gelombang tinggi maka nelayan tidak bisa melakukan operasional penangkapan ikan. Kekuatan mesin kapal juga mempengaruhi pendapatan nelayan. Kekuatan mesin kapal sebanding dengan ukuran kapal. Semakin besar kapal maka memerlukan kekuatan mesin yang besar. Kapal berukuran besar biasanya menggunkan dua mesin yaitu mesin utama dan mesin bantu.
Faktor eksternal cuaca seperti curah hujan yang tidak dapat diprediksi mengakibatkan pola musim ikan juga berubah. Musim baratan yang identik dengan curah hujan tinggi akan mengakibatkan nelayan tidak melakukan operasional penangkapan ikan di laut. Hasil penelitian menyebutkan bahwa responden akan menunda operasional penangkapan ikan apabila kondisi perairan menunjukkan gelombang tinggi karena mempengaruhi daerah penangkapan ( fishing ground ). Kondisi ini mengakibatkan nelayan harus mencari daerah penangkapan yang lebih jauh dari pesisir pantai.

## Faktor Berpengaruh terhadap Perubahan Pendapatan Nelayan
Model regresi linear berganda harus memenuhi asumsi klasik yaitu tidak ada autokorelasi, heterokedastisitas, multikolinearitas, dan asumsi normalitas. Hasil uji dapat dijelaskan sebagai berikut:

## 1. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dapat dilihat berdasarkan nilai Durbin-Watson. Berdasarkan tabel diperoleh nilai Durbin-Watson 2.149. Menurut  Djuanda (2009) pada selang Durbin-Watson 1.78 - 2.22 tidak terjadi masalah autokorelasi. Sehingga dapat disimpulkan tidak ada autokorelasi pada model.

## 2. Uji Multikolinearitas
Pengujian asumsi multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai Variance  Inflation  Factor (VIF). Berdasarkan tabel diatas nilai VIF semua variabel <10 sehingga dapat disimpulkan tidak ada pelanggaran asumsi multikolinearitas pada model.

## 3. Uji Heterokedastisitas
Hasil pengujian asumsi heterokedastisitas dengan uji Park . menunjukkan bahwa tiap variabel memiliki P value > 0.05 sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi masalah heterokedastisitas pada model.
4. Uji Normalitas
Berdasarkan Gambar 1 diketahui bahwa nilai  KS 0.076 dan P value 0.150. Nilai tersebut lebih besar dibandingkan taraf nyata yang digunakan dalam model sebesar 5%. Hal tersebut menunjukkan bahwa data menyebar normal.
Guna melihat faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap perubahan nelayan akibat variabilitas iklim, maka dilakukan estimasi variabel yang berpengaruh terhadap perubahan pendapatan nelayan. Tabel  3 menunjukkan bahwa fungsi perubahan pendapatan nelayan memiliki R-square sebesar 66.70 persen.
- 2.22 tidak terjadi masalah autokorelasi. Sehingga dapat disimpulkan tidak ada autokorelasi pada model.
2. Uji Multikolinearitas
Pengujian asumsi multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF). Berdasarkan tabel diatas nilai VIF semua variabel <10 sehingga dapat disimpulkan tidak ada pelanggaran asumsi multikolinearitas pada model.
3. Uji Heterokedastisitas
Hasil pengujian asumsi heterokedastisitas dengan uji Park . menunjukkan bahwa tiap variabel memiliki P value > 0.05 sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi masalah heterokedastisitas pada model.
4. Uji Normalitas
Berdasarkan Gambar 1 diketahui bahwa nilai  KS 0.076 dan P value 0.150. Nilai tersebut lebih besar dibandingkan taraf nyata yang digunakan dalam model sebesar 5%. Hal tersebut menunjukkan bahwa data menyebar normal.
1 0 0 7 5 5 0 2 5 0 - 2 5 - 5 0 9 9 . 9 9 9 9 5 9 0 8 0 7 0 6 0 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 5 1 0 . 1 P e r u b a h a n   Y P erc en t M e a n 1 6 . 9 5 S t D e v 2 6 . 3 7 N 1 0 0 K S 0 . 0 7 6 P - V a lu e > 0 . 1 5 0 P r o b a b i l i t y  P l o t  o f  P e r u b a h a n  Y N o r m a l

## Gambar  1. Kurva Kenormalan Perubahan Pendapatan/ Figure 1. The Curve of Normality  Change in Income
Guna melihat faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap perubahan nelayan akibat variabilitas iklim, maka dilakukan estimasi variabel yang berpengaruh terhadap perubahan pendapatan nelayan. Tabel  3 menunjukkan bahwa fungsi perubahan pendapatan nelayan memiliki R-square sebesar 66.70 persen. Artinya bahwa keragaman model perubahan pendapatan dapat dijelaskan oleh variabel bebas di dalam model sebesar 66.70 persen sedangkan sisanya 33.30 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak terdapat dalam model. Nilai F hitung yang diperoleh sebesar 20.20 dengan tingkat sifnifikan 0.000, dimana F tabel pada taraf kepercayaan 95% (0.05) adalah 1.99.  Hasil tersebut memperlihatkan F hitung > F tabel dan signifikasi 0.000 < 0.05 berarti secara simultan variabel independen mempunyai pengaruh terhadap variabel dependent .

## Gambar 1. Kurva Kenormalan Perubahan Pendapatan
Figure 1. The Curve of Normality Change in Income
Artinya bahwa keragaman model perubahan pendapatan dapat dijelaskan oleh variabel bebas di dalam model sebesar 66.70 persen sedangkan sisanya 33.30 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak terdapat dalam model. Nilai F hitung yang diperoleh sebesar 20.20 dengan tingkat sifnifikan  0.000,  dimana  F  tabel  pada  taraf kepercayaan 95% (0.05) adalah 1.99. Hasil tersebut memperlihatkan F hitung > F tabel dan signifikasi  0.000  <  0.05  berarti  secara  simultan variabel independen mempunyai pengaruh terhadap variabel dependent .
Pemenuhan asumsi-asumsi klasik menandakan model layak untuk digunakan. Adapun persamaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Perubahan Y = - 15.4 + 0.008 Jtrip - 4.577 Jtempuh + 0.976 Kdlm + 4.923 JamKerja - 0.135 PSN + 6.319 D_dom - 31.765 D_Hujan - 18.810 D_gelombang + 2.763 D_angin
Berdasarkan hasil estimasi, terdapat lima variabel independen yang berpegaruh nyata. Kelima variabel tersebut adalah jumlah jarak tempuh,
Tabel 3. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Perubahan Pendapatan Nelayan di Desa Muara, Kabupaten Subang, 2016.
Table 3.  Factors Influencing The Change in Income of Fisher in Muara Village, Subang Regency,
2016. Predictor Coef SE Coef T P VIF Constanta -15.400 19.370 -0.790 0.429 Jtrip -0.008 0.0543 0.150 0.883 1.492 Jtempuh -4.577 2.639 -1.730 0.086* 7.981 Kdlm 0.976 2.200 0.440 0.658 5.210 JamKerja 4.923 1.447 3.400 0.001*** 3.091 PSN -0.135 2.242 -0.560 0.579 1.828 Ddomisili 6.319 7.025 0.900 0.371 4.064 Dhujan -31.765 6.158 -5.160 0.000*** 3.693 Dgelombang -18.810 6.219 -3.020 0.003*** 3.057 Dangin 2.763 7.973 0.735 0.451 5.809 F Hitung 20.00 R-square 66.70 R-square adj 63.30 Durbin Watson 2.149 Keterangan ***) signifikan pada taraf  1 % *) signifikan pada taraf  10 %
jumlah jam kerja, dummy hujan dan dummy tinggi gelombang.
Variabel jarak penangkapan memiliki koefisien  regresi  minus  4.577.  Tanda  minus menunjukkan hubungan negatif antara variabel jarak penangkapan dan perubahan pendapatan, artinya setiap penambahan jarak penangkapan menyebabkan perubahan perubahan pendapatan sebesar 4.577 persen dengan asumsi factor lain konstan ( ceteris  paribus ). Jarak penangkapan ikan yang ditempuh oleh nelayan tergantung pada ukuran armada kapal nelayan. Nelayan lokal dalam melakukan penangkapan ikan berada di sekitar pantai  sejauh  0.5  –  4.0  mil.  Sedangkan  nelayan andon jaraknya lebih jauh yaitu 6 mil. Alasan modal mengakibatkan nelayan lokal mencari ikan di sekitar bibir pantai. Semakin jauh jarak penangkapan mengakibatkan modal yang dikeluarkan juga semakin besar. Besarnya modal berimplikasi terhadap pendapatan nelayan. Selain itu mayoritas nelayan Muara memiliki armada berukuran 2-5 GT atau lebih kecil dibandingkan ukuran kapal nelayan andon yang berukuran 10-15 GT. Banyaknya nelayan lokal mengambil jarak penangkapan yang dekat pantai mengakibatkan adanya eksternalitas negatif berupa kepadatan nelayan yang melakukan
penangkapan di suatu daerah penangkapan. Hal ini sesuai dengan Fauzi (2010) bahwa untuk meminimumkan biaya penangkapan pelaku perikanan kebanyakan ingin menangkap ikan di sekitar wilayah yang dekat dengan pelabuhan (wilayah pantai) namun jika dilakukan oleh hampir sebagian besar nelayan maka akan menimbulkan crowding  effect (dampak berdesak-desakan) di sekitar pantai kemudian akan menghabiskan stock di sekitar pantai ( thinning  out  effect ).  Jauhnya jarak penangkapan yang dilakukan oleh nelayan andon baik Brebes atau pun Tuban menunjukkan banyaknya hasil penangkapan ikan yang diperoleh tiap trip penangkapan. Hal ini sesuai hasil penelitian Heryansyah et al. (2013) yang menyebutkan jarak tempuh yang lebih jauh mempunyai kemungkinan memperoleh hasil tangkapan (produksi yang lebih banyak dibandingkan dengan penangkapan ikan di dekat pantai.
Variabel kedua yang mempengaruhi perubahan pendapatan adalah jam kerja melaut. Koefisien  variabel jam kerja melaut adalah 4.923 yang berarti memiliki hubungan positif antara jam kerja melaut dan perubahan pendapatan. Hal ini berarti setiap penambahan jam kerja melaut 1 jam akan meningkatkan perubahan pendapatan sebesar 4.923 persen dengan asumsi faktor lain konstan ( ceteris  paribus ). Jam kerja melaut merupakan jumlah waktu yang dihabiskan nelayan dalam melakukan operasional penangkapan di laut. Nelayan Desa Muara dalam melakukan operasional penangkapan bersifat one day fishing. Nelayan berangkat pukul 04.00 sampai 13.00, kecuali nelayan jaring payang melakukan operasional penangkapannya mulai pukul 17.00 sampai 05.00. Seperti halnya nelayan jaring insang, nelayan andon Brebes ataupun Tuban melakukan operasional penangkapan dimulai pada pukul 04.00 sampai 15.00.  sedangkan rerata jumlah jam kerja melaut nelayan lokal adalah 8.3 jam, nelayan andon Brebes 9.9 jam, dan nelayan andon Tuban 11 jam. Mengacu hasil penelitian Halim dan Sri Susilo (2015) yang menyebutkan waktu efesien yang digunakan untuk melaut menurut berkisar 7-8 jam per hari dengan jarak penangkapan 3-4 mil. Lamanya waktu yang dibutuhkan untuk melaut responden berbanding lurus dengan jarak penangkapan yang lebih jauh. Sehingga semakin jauh jarak penangkapan mengakibatkan waktu yang dibutuhkan semakin lama.
Variabel ketiga yang mempengaruhi perubahan pendapatan adalah dummy hujan.
Responden menyebutkan bahwa adanya hujan menyebabkan responden menunda melakukan operasional penangkapan. Koefisien dummy hujan adalah minus 31.765. Tanda minus menunjukkan adanya hubungan negatif antara variabel dummy hujan dan perubahan pendapatan. Responden menganggap  hujan  bukan penyebab perubahan pendapatan dan tetap  melakukan operasional meskipun hujan akan menyebabkan perubahan perubahan pendapatan sebesar 31.765 persen dengan asumsi faktor lain konstan ( ceteris paribus ). Curah  hujan yang tidak dapat diprediksi mengakibatkan pola musim ikan juga berubah. Musim baratan yang identik dengan curah hujan tinggi akan mengakibatkan nelayan tidak melakukan operasional penangkapan ikan di laut sehingga akan menurunkan  pendapatan.
Variabel keempat yang mempengaruhi perubahan pendapatan adalah dummy tinggi gelombang. Responden menyebutkan gelombang yang tinggi juga menyebabkan responden menunda operasional  penangkapan.  Koefisien  variabel dummy tinggi gelombang adalah minus 18.810. Tanda minus menunjukkan hubungan negatif antara variabel dummy tinggi gelombang dan perubahan pendapatan. Responden menganggap tingginya gelombang  bukan penyebab perubahan pendapatan dan tetap  melakukan operasional meskipun gelombang tinggi akan menyebabkan perubahan perubahan pendapatan sebesar 18.810 persen dengan asumsi faktor lain konstan ( ceteris paribus ). Responden menyebutkan gelombang yang tinggi juga menyebabkan responden menunda operasional penangkapan. Kondisi perairan dengan gelombang tinggi mempengaruhi daerah penangkapan ( fishing  ground ). Kondisi ini mengakibatkan nelayan harus mencari daerah penangkapan yang lebih jauh dari pesisir pantai.

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN Kesimpulan
Terjadinya variabilitas iklim mengakibatkan terjadinya perubahan pendapatan nelayan, baik nelayan lokal ataupun nelayan andon dari Brebes dan Tuban. Rerata perubahan pendapatan nelayan lokal jaring insang Rp. 1,753,681 (10.41%), nelayan lokal jaring payang sebesar Rp.14,321,631 (22.05%), nelayan andon Brebes Rp.11, 430,833 (23.56%) dan nelayan  andon Tuban Rp. 25,342,333 (22.24%). Sedangkan faktor- faktor yang mempengaruhi perubahan pendapatan
nelayan adalah  jarak menangkap, jumlah jam kerja di laut, dummy hujan dan dummy tinggi gelombang.

## Implikasi Kebijakan
Perubahan pendapatan yang dialami oleh nelayan akibat variabilitas iklim mengakibatkan rumah tangga nelayan sangat rentan dalam mata pencahariannya. Pemerintah melalui dinas terkait perlu melakukan upaya-upaya untuk menstabilkan pendapatan nelayan supaya meningkatkan kesejahteraan  nelayan melalui program bantuan diversifikasi alat  tangkap serta memberikan berbagai jenis ketrampilan, memperbaiki tingkat pendidikan, dan penciptaan lapangan kerja selain sektor perikanan tangkap.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Artikel ini bagian dari  tesis yang berjudul Analisis Pendapatan dan Kerentanan Rumah Tangga Nelayan dalam Menghadapai Variabilitas Iklim (Kasus: Desa Muara Kecamaan Blanakan Kabupaten Subang). Untuk itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada Balai Pelabuhan Perikanan Wilayah Utara Jawa Barat dan KUD Mina Bahari Muara Ciasem yang telah memberikan data sekunder serta Pemerintah Provinsi Jawa Barat atas beasiswa tugas belajar dan dana penelitian yang telah diberikan kepada penulis sehingga penelitian ini dapat berjalan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Etta, S. M. dan Sopiah. 2010. Metodologi Penelitian. Yogyakarta (ID) Penerbit Andi.
Juanda, B. 2009. Ekonometrika Permodelan dan Pendugaan.  Bogor (ID): IPB Pres.
Firdaus, M. 2004. Ekonometrika Suatu Pendekatan Aplikatif. Jakarta (ID): Bumi Aksara.
Halim,  D.  dan  Y.  Sri  Susilo  .  2013.  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi Pendapatan Masyarakat Nelayan Pantai di Kabupaten Bantul Tahun 2012. MODUS Vol. 25 (2) : 171-187.
Heryansyah, S. Muhammad dan S. Syahnur. 2013. Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Nelayan di Kabupaten Aceh Timur. Aceh (ID). Jurnal Ilmu Ekonomi Pascasarjana Universitas Syah Kuala.
[IPCC] Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change . 2014: Climate  Change  2014:  Mitigation  of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Fifth Assessment Report of the Intergov- ernmental Panel on Climate Change [Edenhofer, O., R. Pichs-Madruga, Y. Sokona, E. Farahani, S. Kadner, K. Seyboth, A. Adler, I. Baum, S. Brunner, P. Eickemeier, B. Kriemann, J. Savolainen, S. Schlömer, C. von Stechow, T. Zwickel and J.C. Minx (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
Lisa, A., N. Imamah dan B. K. Negoro. 2015. Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan di Kelurahan Lumpur Kabupaten Gresik, Jawa  Timur.  Surabay  (ID).  Global  –  Jurnal Ekonomi Pembangunan
Mulyadi, S. 2007. Ekonomi Kelautan.  Jakarta (ID): Raja

## Grafindo Persada
Purnomo, A. H., S. H. Suryawati, I. M. Radjawane dan K. O. Sembiring. 2015. Perubahan Iklim di Wilayah Pesisir.  Konsep  dan  Aplikasi  Strategi  Adaptasi . Bandung (ID). Penerbit ITB.
Satria, A. 2015. Pengantar Sosiologi Masyarakat Pesisir.
Cetakan 1 edisi 2. Jakarta (ID): Yayasan Pustaka Obor Indonesia.
Saumanan, N. S. 2012. Dampak Varaibilitas Iklim. [internet].[diunduh 09 Oktober 2017]. Tersedia pada . https://theboundarylayer.wordpress. com/2012/09/18/dampak-dari-variabilitas-iklim.
Sitompul, Z. dan E. Nurjani. 2013. Pengaruh  El  Nino Southern  Oscillation  (Enso)  Terhadap  Curah Hujan Musiman dan Tahunan Di Indonesia . Jurnal Bumi Indonesia, 2(1).
Soekartawi, A. 1995. Analisis  Usahatani . Jakarta (ID): Universitas Indonesia.
Thornton, P. K., P. J. Ericksen, M. Herrero and A.
J. Challinor. 2014. Climate  Variability  and Vulnerability to Climate Change: A Review . Global change biology , 20 (11), 3313-3328.