## PROYEKSI PENYERAPAN TENAGA KERJA PERIKANAN BERDASARKAN FAKTOR INDUSTRIALISASI MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER
Yulinda Nurul Aeni 1
Pusat Penelitian Kependudukan – Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (P2K-LIPI) e-mail: 1 yulindaaini@gmail.com

## Abstrak
FAO menempatkan Indonesia sebagai negara dengan potensi perikanan terbesar di dunia, namun potensi tersebut  belum  dimanfaatkan  dengan  optimal.  Pemerintah  telah  membentuk  program  industrialisasi perikanan, namun pelaksanaannya yang belum terimplementasi dengan baik menyebabkan penyerapan tenaga  kerja  di  sektor  ini  masih  rendah.  Penelitian  ini  akan  membentuk  proyeksi  penyerapan  tenaga kerja subsektor perikanan 2019-2024 menggunakan metode fungsi transfer dengan mempertimbangkan faktor  industrialisasi  perikanan  sebagai  prediktor  terhadap  indeks  elastisitas  penyerapan  tenaga  kerja perikanan.  Industrialisasi  perikanan  diukur  berdasarkan  faktor  perkembangan  investasi  dan pertumbuhan  jumlah  perusahaan  perikanan.  Hasil  proyeksi  menunjukkan  bahwa  industrialisasi perikanan di tahun mendatang belum mampu mendorong respon pertumbuhan penyerapan tenaga kerja subsektor perikanan.
Kata kunci : fungsi transfer, industrialisasi, perikanan, proyeksi, tenaga kerja

## Abstract
FAO places Indonesia as the country with the largest fishery potential in the world, but this potential has not been utilized optimally. The government had established a fisheries industrialization, but this program had not been implemented properly, resulting in low employment in this sector. This research would  form  projections  of  labor  absorption  in  the  fisheries  subsector  2019-2024  using  the  transfer function method by considering the factor of fisheries industrialization as a predictor of the fisheries labor  absorption  elasticity  index.  The  industrialization  of  fisheries  is  measured  based  on  investment development factors and growth in the number of fishing companies. The projection results showed that the industrialization of fisheries in the coming year had not been able to encourage a response to the growth of labor absorption in the fisheries subsector.
Keywords: transfer function, industrialization, fisheries, projection, labor

## PENDAHULUAN
Sumber daya perikanan laut
Indonesia  tersebar  di  perairan  wilayah Indonesia  dan  perairan  Zona  Ekonomi Eksklusif  Indonesia  (ZEEI)  yang  terbagi dalam  sembilan  Wilayah  Pengelolaan Perikanan (KKP, 2015) dengan rincian pada Gambar 1 berikut.
Posisinya  yang  dikelilingi  lautan, menjadikan  potensi  subsektor  perikanan Indonesia melimpah sehingga subsektor ini menjadi salah satu subsektor yang menjanjikan bagi perekonomian Indonesia. Bahkan pada tahun 2012, Food Agriculture Organization (FAO)
menempatkan Indonesia  sebagai  negara  dengan  potensi perikanan terbesar di dunia (FAO, 2012).
Namun,  permasalahan  utama  dari negeri yang 75% wilayahnya berupa lautan ini adalah kesenjangan antara potensi besar tersebut dengan kemampuan memanfaatkan secara  optimal.  Dengan  potensi  perikanan yang mencapai 68 juta ton pertahun, hanya 35%  yang  bisa  dimanfaatkan  (Pusat  Data Statistik  dan  Informasi,  Kelautan  dan
Perikanan  Dalam  Angka  2018,  2018).  Hal ini menjadikan subsektor perikanan memiliki kontribusi relatif rendah terhadap PDB,  yaitu  2,57%  di  tahun  2017  (Gambar
2).  Angka  ini  jauh  lebih  rendah  dibanding kontribusi  subsektor  lain  seperti  pertanian yang  menyumbang  PDB  sebesar  13,14% dan  manufaktur  20,16%  (BPS,  Produk Domestik  Bruto  (PDB)  Atas  Dasar  Harga Konstan Menurut Lapangan Usaha, 2017).
Salah satu faktor penyebab pemanfaatan potensi perikanan di Indonesia yang belum optimal adalah karena rendahnya  kualitas  dan  kuantitas  produksi yang  dihasilkan  oleh  nelayan  yang disebabkan oleh aksesibilitas dan ketersediaan  infrastruktur  yang  belum memadai.  Di  sisi  lain,  prosedur  pelayanan perizinan  usaha  yang  dianggap  sulit membuat  minimnya  investasi  di  subsektor ini  sehingga  membuat  industri  sulit bangikit  (Mariza,  Wicaksono,  dn  Octavia, 2016)
Pemanfaatan  potensi  perikanan  yang belum optimal menjadi penghambat pemerintah  yang  di  tahun  2014  telah membentuk  program  untuk  menjadikan Indonesia  sebagai  poros  maritim  dunia (Kominfo,  2018).  Selanjutnya,  pemerintah menurunkan  berbagai  kebijakan  dalam program-program  aksi,  salah  satunya adalah pelaksanaan industrialisasi kelautan dan  perikanan  yang  bertujuan  untuk mempercepat pembangunan subsektor kelautan dan perikanan di Indonesia (KKP, 2012). Tidak lanjut dari kebijakan tersebut, pemerintah  mengeluarkan  rencana  aksi percepatan pembangunan industri
perikanan  nasional  melalui  Peraturan Presiden  No.3  Tahun  2017.  Dalam pelaksanaanya, rencana aksi tersebut belum terimplementasi  dengan  efektif    karena sedikitnya program nyata pemerintah untuk merealisasikan  isi  yang  tertuang  dalam perpres tersebut.
Padahal apabila pemerintah  memberikan  perhatian  yang serius,  subsektor  ini  akan  memberikan kontribusi  yang  lebih  besar  terhadap pembangunan  ekonomi,  terutama  untuk masyarakat  nelayan  dan  petani  ikan,  serta dapat  menyerap  tenaga  kerja  lebih  banyak (Subri, 2007).
Gambar 1. Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP) di Indonesia
Gambar  2.  Distribusi  PDB  Perikanan, Pertanian,  dan  Manufaktur 2014-2017 (Persen)
2.32 2.51
2.56 2.57 13.34 13.49 13.47 13.14 21.08
20.99 20.51 20.16
2014 2015 2016 2017
Perikanan Pertanian Manufaktur
Dalam aspek ketenagakerjaan,
dengan pertumbuhan ekonomi yang kurang dari 5%, hanya sekitar 15 juta tenaga kerja yang terserap. Subsektor ini baru berkontribusi sebesar 13,1% terhadap total jumlah  tenaga  kerja  di  semua  subsektor yang  pada  akhir  2015  tercatat  sebanyak 114,8  juta  orang.  Jumlah  tersebut  relatif kecil  dibanding  kontribusi  subsektor  lain, seperti  pertanian  yang  menyerap  sebanyak 37,75  juta  tenaga  kerja  (32,88%)  (BPS, 2015). Selain itu, jumlah nelayan dan rumah tangga  perikanan  (RTP)  juga  mengalami pertumbuhan  yang  kurang  signifikan.  Dari tahun  2010-2014,  pertumbuhan  tenaga kerja  di  subsubsektor  perikanan  tangkap hanya  sebesar  1,045%  dengan  kenaikan jumlah  tenaga  kerja  sebanyak  119  ribu nelayan.  Angka  ini  tidak  jauh  berbeda dengan  subsubsektor  perikanan  budidaya yang mengalami pertumbuhan tenaga kerja sebesar  1,20%  dari  tahun  2010-2014 dengan  kenaikan  jumlah  tenaga  kerja sebanyak  648,5  ribu  pembudidaya  (KKP, 2015).
Terdapat  beberapa  penelitian  yang membahas mengenai industrialisasi perikanan,  diantaranya  adalah  penelitian yang  dilakukan  oleh  Poernomo  dan Heruwati  (2011)  mengenai  dampak  positif dan negatif pelaksanaan program industrialisasi perikanan dan penelitian oleh Huda,  dkk  (2015)  mengenai  industrialisasi perikanan  dalam  pengembangan  wilayah Jawa  Timur.  Penelitian-penelitian  tersebut lebih banyak membahas mengenai pelaksanaan industrialisasi perikanan, namun  masih  sedikit  yang  membahas mengenai dampaknya terhadap penyerapan tenaga kerja di sektor tersebut. Karena itu, penelitian  ini  akan  membahas  mengenai penyerapan tenaga kerja berdasarkan faktor industrialisasi.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas, penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat proyeksi penyerapan tenaga kerja subsektor perikanan  dalam  lingkup  nasional  tahun 2019-2024 berdasarkan faktor industrialisasi perikanan. Proyeksi digunakan untuk melihat pengaruh
perkembangan jumlah investasi dan jumlah perusahaan  perikanan  dalam  meramalkan
penyerapan tenaga kerja subsektor perikanan  nasional.  Proyeksi  tenaga  kerja perikanan  yang  tepat  diperlukan  oleh pengambil kebijakan untuk memperkirakan penyerapan  tenaga  kerja  di  masa  depan sehingga pemanfaatan potensi perikanan di Indonesia  akan  optimal  dan  mendukung kebijakan  program-program  pembangunan sektor perikanan.

## METODOLOGI PENELITIAN

## 1. Konsep dan Definisi

## Rao
Berikut  merupakan  beberapa  konsep dan definisi variabel yang digunakan dalam penelitian.
a. Menurut  KKP  (2015),  penyerapan tenaga  kerja  pada  subsektor  perikanan dibagi pada kegiatan perikanan tangkap, perikanan  budidaya,  pengolahan,  dan pemasaran, serta jasa penunjang lainnya yang meliputi tenaga kerja yang terlibat pada program-program pemberdayaan di subsektor perikanan.
b. Elastisitas  penyerapan  tenaga  kerja merupakan  rasio  dari  jumlah  tenaga kerja  dan  PDB  subsektor  perikanan nasional  (Dumairy,  2004).  Data  PDB yang  digunakan  adalah  PDB  atas  dasar harga  konstan  tahun  2000  karena  telah menghilangkan pengaruh inflasi sehingga angka yang dihasilkan mencerminkan pertumbuhan riil.
c. Industrialisasi subsektor perikanan sebagai prediktor diproksi menggunakan variabel pertumbuhan jumlah perusahaan dan perkembangan investasi perikanan nansional. Adapun perkembangan jumlah investasi dihitung dari akumulasi Penanaman Modal Asing (PMA)  dan  Penanaman  Modal  Dalam Negeri (PMDN).

## 2. Jenis dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  berupa  data time  series tahun 2000-2016.  Keterangan  mengenai  nama variabel,  sumber,  tipe  dan  skala  data ditampilkan pada Tabel 1 berikut.
3. Metode Analisis
Penelitian mengenai proyeksi penyerapan  tenaga  kerja  pernah  dilakukan oleh  Kementerian  Pertanian  untuk  tahun 2013-2019  menggunakan  metode Moving average (MA)  dan  geometri  (Pusat  Data dan Informasi Pertanian, 2013). Selain itu, proyeksi  ketenagakerjaan  juga  pernah dilakukan menggunakan metode pertumbuhan  eksponensial  dan  fungsi derivasi Cobb-Douglas 2 input (Junaidi dan Zulfanetti, 2016). Penelitian lain mengenai proyeksi tenaga kerja menggunakan metode geometri  dan  ekstrapolasi  juga  pernah dilakukan.  Penelitian  ini  mengasumsikan bahwa pertumbuhan dan elastisitas penyerapan tenaga kerja tidak berubah dari tahun  ke  tahun  (Kumalasari,  2012).  Dari beberapa penelitian tersebut,  metode yang paling  banyak  digunakan  adalah  metode deterministik.  Hanya  sedikit  penelitian yang  menggunakan  metode  probabilistik berdasarkan  pola  dan  karakteristik  data serta  melihat  pengaruh  dari  variabel  lain yang  mungkin  mempengaruhi,  seperti metode  fungsi  transfer.  Untuk  itu,  dalam penelitian  ini,  akan  digunakan  metode fungsi  transfer  dengan  melihat  pengaruh industrialisasi perikanan terhadap
penyerapan tenaga kerja. Fungsi transfer merupakan gabungan
dari  model Autoregressive  Integrated
Moving  average (ARIMA) univariate dan analisis regresi berganda sehingga menjadi satu model yang
mencampurkan pendekatan deret berkala dengan pendekatan kausal. Seluruh sistem tersebut adalah  sistem  yang  dinamis,  dengan  kata
lain  deret input memberikan  pengaruhnya kepada deret output melalui fungsi transfer
(Makridakis,  1999).  Pemodelan  dilakukan secara  serentak  menggunakan  deret input perkembangan jumlah perusahaan perikanan  dan  jumlah  investasi  terhadap elastisitas penyerapan tenaga kerja, sehingga  model  fungsi  transfer  yang digunakan adalah multi input .
Berikut  merupakan  langkah  analisis dalam  membentuk  pemodelan  fungsi transfer multi input (Wei, 2006).
1. Mengidentifikasi deret input dan output . 2. Uji stasioneritas mean menggunakan uji
Augmented  Dickey  Fuller dan  uji stasioneritas varians menggunakan Box- Cox  Transformation. Jika  deret input atau deret output belum stasioner dalam varians  maka  dilakukan  transformasi, dan  jika  belum  stasioner  dalam mean akan  dilakukan differencing. Deret  data yang telah stasioner disebut x t dan y t . 3. Identifikasi model ARIMA untuk seluruh  deret input dengan  melihat  plot Auto-Correlation  Function (ACF)  dan Partial
Auto-Correlation
Function (PACF)  untuk  mengetahui  lag  yang signifikan  dan  ada/tidaknya  periode musiman, sehingga orde model ARIMA dapat diketahui (Tabel 2).
4. Uji signifikansi parameter model ARIMA.
5. Uji  asumsi  residual  yang  meliputi  uji white noise dan uji normalitas.
6. Pemilihan model ARIMA terbaik berdasarkan nilai  Root  Mean  Square Error (RMSE)  dan Mean  Absolute Persentage Error (MAPE) terkecil, serta nilai R-squared tertinggi.

## Tabel 1. Jenis dan Sumber Data Penelitian
1. Nama Variabel 2. Sumber Data 3. Tipe, Skala Data 4. Tenaga Kerja Subsektor Perikanan Nasional Tahun 2000-2016 (Juta Orang) 5. Dirjen  Perikanan  Tangkap  dan  Perikanan Budidaya, Kementerian Kelautan dna Perikanan (KKP) 6. Numerik, Rasio 7. Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  Subsektor Perikanan Nasional 2000-2016 (%) 8. Badan Pusat Statistik (BPS) 9. Numerik, Rasio 10. Perkembangan Investasi Subsektor Perikanan  Nasional  Tahun  2000-2016  (Juta Rupiah) 11. National Single Windows of Investment (NSWI ), Badan Koordinasi Penanaman Modal (BKPM 12. Numerik, Rasio 13. Pertumbuhan  Jumlah  Perusahaan  Perikanan 2000-2016 (Instansi) 14. Badan Pusat Statistik (BPS) 15. Numerik, Rasio
7. Melakukan prewhitening deret input dan output untuk  menghilangkan  seluruh pola yang diketahui agar yang tertinggal hanya white noise.
Saat  deret input dalam  kondisi stasioner,  maka  dilanjutkan  dengan penentuan  model  ARIMA  pada  deret input .  Setelah  model  ARIMA  yang sesuai untuk deret input terbentuk, maka dilakukan  proses prewhitening. Model untuk  deret input yang  telah  di- prewhitening adalah sebagai berikut.
𝜙 𝑥 (𝐵) 𝜃 𝑥 (𝐵) 𝑥 𝑡 = 𝛼 𝑡 (1)
Keterangan: 𝜙 𝑥 :  Parameter autoregressive deret input 𝜃 𝑥 :  Parameter moving  average deret input
𝑥 𝑡 : Deret input yang stasioner
𝛼 𝑡 : Deret noise Deret output dimodelkan menggunakan  parameter  ARIMA  yang terbentuk pada deret input . Prewhitening pada deret output dilakukan dengan cara yang  sama  pada  deret input ,  yaitu sebagai berikut.
𝜙 𝑦 (𝐵) 𝜃 𝑦 (𝐵) 𝑦 𝑡 = 𝛽 𝑡 (2)
Keterangan:
𝜙 𝑦 :  Parameter autoregressive deret output 𝜃 𝑦 :  Parameter moving  average deret output 𝑦 𝑡 : Deret output yang stasioner 𝛽 𝑡 : Deret noise
8. Melakukan  deteksi  hubungan  antara variabel input dan output dengan menggunakan Cross-Correlation Function (CCF).
CCF  digunakan  untuk  mengukur kekuatan  dan  arah  hubungan  diantara dua  variabel  random x t (variabel input ) dan y t (variabel output )  yang  masing- masing  merupakan  proses univariate yang stationer. Fungsi cross correlation antara x t dan y t dapat  ditulis  sebagai berikut.
𝜌 𝑥𝑦 (𝑘) = 𝛾 𝑥𝑦 (𝑘) 𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 (3)
Keterangan: 𝜎 𝑥 : Standar deviasi 𝑥 𝑡 𝜎 𝑦 : Standar deviasi 𝑦 𝑡 𝜌 𝑥𝑦 : Fungsi Cross Correlation 𝛾 𝑥𝑦 : Covarian 𝑥 𝑡 dan 𝑦 𝑡
9. Identifikasi  awal  model  fungsi  transfer dengan  menentukan  orde  model  fungsi transfer ( b, r, s ) berdasarkan plot korelasi silang.
a. Nilai b menjelaskan  bahwa 𝑦 𝑡 tidak dipengaruhi  oleh  nilai 𝑥 𝑡 sampai periode t+b , besarnya b sama dengan jumlah  bobot respon  impuls yang tidak  berbeda  dari  nol  secara signifikan.
b. Nilai s menyatakan berapa lama deret output 𝑦 𝑡 secara  terus  menerus dipengaruhi oleh nilai-nilai  baru dari deret input (𝑥 𝑡 ) . 𝑦 𝑡 dipengaruhi oleh 𝑥 𝑡+𝑏 , 𝑥 𝑡+𝑏+1 ,..., 𝑥 𝑡+𝑏+𝑠 ,.  Nilai s adalah  jumlah  bobot respon  impuls sebelum terjadinya pola menurun. c. Nilai r menunjukkan  bahwa 𝑦 𝑡 berkaitan dengan nilai-nilai masa lalu dari 𝑦 𝑡 ,  yaitu 𝑦 𝑡−1 , 𝑦 𝑡−2 ,..., 𝑦 𝑡−𝑟 . Terdapat  tiga  kondisi  pada  nilai r yang mempunyai indikasi pemodelan berbeda, yaitu r=0 , bila jumlah bobot respon  impuls hanya  terdiri  dari beberapa lag yang kemudian
Tabel 2. Karakteristik Plot ACF dan PACF Proses ACF PACF AR ( p ) Garis cenderung turun cepat mengikuti pola gelombang sinus Garis terputus ketika menuju angka nol setelah lag-p
MA ( q ) Garis terputus ketika menuju angka nol setelah lag-p Garis cenderung turun cepat mengikuti pola gelombang sinus
ARIMA ( p ,d, q ) Garis  secara terus  menerus menuju nol Garis  secara terus  menerus menuju nol
langsung  terpotong, r= 1,  bila  bobot respon  impuls menunjukkan  suatu pola eksponensial yang menurun, dan r= 2,  bila  bobot respon  impuls menunjukkan suatu pola eksponensial menurun dan mengikuti pola
sinusoidal.
10. Identifikasi noise  function dengan melihat  plot  ACF  dan  PACF  dari identifikasi awal model fungsi transfer. 𝑛 𝑡 = 𝑦 𝑡 − ∑ [𝛿 𝑗 (𝛽)] −1 𝜔 𝑗 𝑚 𝑗=1 (𝐵) 𝑗,𝑡−𝑏 𝑗 𝑥 (4)
Keterangan: 𝛿 𝑗 dan 𝜔 𝑗 : konstansa fungsi transfer 𝑛 𝑡 : Deret noise
11. Identifikasi akhir model fungsi transfer multi input dengan mengkombinasikan model awal dan noise function.
𝑦 𝑡 = 𝜔 𝑠 (𝐵) 𝛿 𝑟 (𝐵) 𝑥 𝑡−𝑏 + 𝜃(𝐵) 𝜙(𝐵) 𝑎 𝑡 . (5)
12. Melakukan  proyeksi  menggunakan model fungsi transfer multi input . HASIL ANALISIS DAN

## PEMBAHASAN

## Industrialisasi Kelautan dan Perikanan
Dalam  teori  Colin  Clark  &  Simon Kuznets,  industrialisasi  dianggap  sebagai proses pertumbuhan ekonomi dalam wujud akselerasi  investasi  dan  tabungan.  Jika tabungan  cukup  tinggi,  maka  kemampuan sebuah negara untuk mengadakan investasi juga meningkat sehingga target pertumbuhan  ekonomi  dan  penciptaan lapangan  kerja  lebih  mungkin  dicapai secara cepat (Hakim, 2009).
Di  bidang  kelautan  dan  perikanan, KKP  telah  membentuk  peraturan  terkait indus-trialisasi.  Dalam  peraturan  tersebut dijelaskan  bahwa  industrialisasi  kelautan dan  perikanan  merupakan  integrasi  sistem produksi hulu dan hilir untuk meningkatkan skala  dan  kualitas  produksi,  produktivitas, daya  saing,  dan  nilai  tambah  sumber  daya kelautan dan perikanan secara berkelanjutan  (KKP,  2012).  Industrialisasi perikanan ini bertujuan untuk meningkatkan  kesejahteraan  nelayan  pem- budidaya,  pengolah,  dan  pemasar  hasil perikanan,  menyerap  tenaga  kerja,  serta
meningkatkan devisa negara. Industrialisasi perikanan  ini  berprinsip  untuk  mendorong penguatan  struktur  industri  melalui  pe- ningkatan  jumlah  dan  kualitas  industri perikanan  dan  pembinaan  hubungan  antar entitas sesama industri pada semua tahapan rantai  nilai (value  chain )  (Republik Indonesia,  2016).  Selain  itu,  kebijakan industrialisasi perikanan dan investasi akan diarahkan  untuk  mendorong  kemitraan usaha yang saling menguntungkan melalui pengembangan  komoditas  nasional  dan produk-produk  inovatif  dan  kompetitif  di pasar global (Bappenas, 2016).
Pengembangan  usaha  dan  investasi yang menjadi salah satu strategi pelaksanaan indus-trialisasi perikanan bertujuan  untuk  men-dorong  kemitraan usaha  yang  saling  meng-untungkan  antara usaha  skala  mikro,  kecil,  dan  menengah dengan usaha skala besar melalui pengembangan  komoditas  nasional  dan produk-produk  yang  kompetitif  di  pasar global.  Dengan  pengembangan  usaha  dan investasi,  industri/perusahaan  perikanan skala kecil dan menengah diharapkan akan dapat berkembang sehingga dapat memperkuat basis industri perikanan secara nasional.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pelaksanaan industri-alisasi perikanan dapat  diukur  berdasarkan  pertumbuhan jumlah perusahan/industri per-ikanan  serta perkembangan investasi di sektor ini.

## Identifikasi Model Deret Input dan Deret Output
1. Identifikasi Pola Variabel
Identifikasi  pola  variabel  digunakan untuk  melihat  ada  tidaknya  pola  tertentu, seperti  pola  musiman,  tren,  dan  lain-lain yang  nantinya  akan  berpengaruh  terhadap model  fungsi  transfer  yang  digunakan.
Gambar  3.  Plot Time  Series (a)  Variabel
Jumlah Perusahaan, (b) Jumlah Investasi, (c) Elastisitas Penyerapan Tenaga Kerja
16 14 12 10 8 6 4 2 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 Index In v e st a si 16 14 12 10 8 6 4 2 450 400 350 300 250 200 Index Jm l P rs h n 16 14 12 10 8 6 4 2 7 6 5 4 3 2 1 0 Index E la s ti s it a s
Identifikasi  pola  variabel  menggunakan time series plot dengan hasil pada Gambar 3.
Hasil  identifikasi  pada  Gambar  3 menunjukkan  bahwa  pola  data  untuk variabel jumlah perusahaan, jumlah investasi, dan elastisitas penyerapan tenaga kerja  subsektor  perikanan  berfluktuasi  dan tidak  membentuk  pola  tertentu,  sehingga pemilihan  model  fungsi  transfer  dalam melakukan  proyeksi  telah  sesuai.  Adapun model  fungsi  transfer  yang  digunakan adalah  fungsi  transfer  multi input non- seasonal , karena pola data tidak mengindikasikan pola musiman.
2. Identifikasi  Model  Deret Input Jumlah Perusahaan
Dalam  identifikasi  model  untuk masing-masing deret input , terdapat beberapa  tahapan  yang  dilakukan,  seperti uji  stasioner means dan variances ,  serta penentuan  dan  pemilihan  model  ARIMA terbaik.
Tahapan  pertama  adalah  penentuan ordo model ARIMA berdasarkan plot ACF dan PACF pada Gambar 4. Dari identifikasi plot  ACF  dan  PACF,  jumlah  lag  yang signifikan  pada  grafik  PACF  sebanyak  2 (p=2)  dan  pada  grafik  ACF  sebanyak  1 (p=1). Dengan jumlah differencing sebanyak  1,  maka  terdapat  5  kombinasi model tentatif ARIMA yang terbentu, yaitu (2,1,1), (2,1,0), (1,1,1), (1,1,0), dan (0,1,1). Selanjutnya dilakukan pengujian pada residual  yang  meliputi  uji white  noise menggunakan  uji Ljung-Box dan  uji normalitas  menggunakan  uji Kolmogorov- Smirnov dengan hasil pada Tabel 3 berikut.
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  semua model  tentatif  ARIMA  memiliki  nilai p- value lebih dari taraf sinifikansi 0.05 (5%), sehingga  residual  untuk  masing-masing model  ARIMA  telah  memenuhi  asumsi white  noise .  Namun  berdasarkan  nilai p- value uji normalitas, diketahui bahwa hanya model ARIMA (2,1,1) dan ARIMA (2,1,0) yang  memenuhi  asumsi  distribusi  Normal. Selanjutnya,  dari  beberapa  model  tentatif dilakukan pemilihan model terbaik berdasarkan  nilai Akaike’s  Information Criterion (AIC), Schwartz Bayesian Criterion (SBC),  dan Mean  Square  Error (MSE) pada Tabel 4 berikut. Tabel  4  menunjukkan  bahwa  model ARIMA  (2,1,1)  merupakan  model  terbaik dan  layak  digunakan  untuk  peramalan karena memiliki nilai AIC dan SIC terkecil dibandingkan  model  ARIMA  lainnya.
Gambar 4. Plot ACF dan PACF Deret Input
Jumlah Perusahaan
Tabel 3. Pengujian Residual Model
Model Uji White noise Uji Normalitas P-value Keputusan P-value Keputusan ARIMA (2,1,1) 0,438 White noise >0,15 Normal ARIMA (2,1,0) 0,567 White noise 0,038 Normal ARIMA (1,1,1) 0,697 White noise <0,01 Tidak Normal ARIMA (1,1,0) 0,764 White noise <0,01 Tidak Normal ARIMA (0,1,1) 0,739 White noise <0,01 Tidak Normal

## Tabel 4. Nilai AIC, SBC, dan MSE Model ARIMA Deret Input Jumlah Perusahaan
Model AIC SIC MSE ARIMA (2,1,1) 9,9060 10,089 3741,3 ARIMA (2,1,0) 11,453 11,500 3640,4 ARIMA (1,1,1) 11,211 11,307 4071,9 ARIMA (1,1,0) 11,362 11,410 3977,1 ARIMA (0,1,1) 13,270 13,319 3873,5
Berikut  merupakan  mode  ARIMA  (2,1,1) untuk deret input jumlah perusahaan.
𝑋 𝑡 = 2,098𝑋 𝑡−1 + 1,545𝑋 𝑡−2 − 0,447𝑋 𝑡−3 + 𝑎 𝑡 − 0,968𝑎 𝑡−1
3. Identifikasi  Model  Deret Input Jumlah Investasi
Berikut  merupakan  tahapan-tahapan identifikasi  model  ARIMA  untuk  deret input jumlah  investasi.  Tahapan  pertama adalah  penentuan  ordo  model  ARIMA berdasarkan plot ACF dan PACF di Gambar 5.
Berdasarkan  Gambar  5,  plot  ACF signifikan  pada  lag  ke-1  dan  plot  PACF signifikan  pada  lag  ke-1,  sehingga  model tentatif  ARIMA  yang  terbentuk  adalah ARIMA  (1,0,1),  AR(1),  dan  MA(1). Berikut merupakan uji residual dari masing- masing model tentatif.
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  semua model  tentatif  ARIMA  memiliki  nilai p- value lebih dari taraf sinifikansi 0.05 (5%), sehingga  residual  untuk  masing-masing model  ARIMA  telah  memenuhi  asumsi white  noise dan  berdistribusi  Normal. Untuk  itu  dilakukan  pemilihan  model terbaik  berdasarkan  nilai  AIC,  SIC,  dan MSE terkecil.
Berdasarkan  Tabel  6,  terlihat  bahwa model  dengan  nilai  AIC,  SIC,  dan  MSE terkecil  adalah  ARIMA  (1,0,0),  sehingga model ini merupakan model tentatif terbaik untuk  meramalkan  deret input jumlah investasi.  Berikut  merupakan  persamaan model  ARIMA  (1,0,0)  untuk  deret input jumlah investasi.
𝑦 𝑡 = 0,270𝑦 𝑡−1 + 𝛼 𝑡 4. Pre-whitening Deret Input dan Output
Prewhitening  dilakukan  berdasarkan
identifikasi  model  ARIMA  pada  masing- masing deret input dan deret output. Model prewhitening deret input jumlah perusahaan adalah sebagai berikut.
𝛼 𝑡 = 𝑥 𝑡 − 0,2098𝑥 𝑡−1 − 1,545𝑥 𝑡−2
+ 0,447𝑥 𝑡−3 + 0,968𝛼 𝑡−1 Dengan  cara  yang  sama,  model prewhitening  untuk  deret  input  jumlah investasi (y t ) adalah sebagai berikut.
𝛼 𝑡 = 𝑦 𝑡 − 0,270𝑦 𝑡−1 Prewhitening  deret  output  elastisitas penyerapan  tenaga  kerja  adalah  sebagai berikut.
𝛽 𝑡 = 𝑧 𝑡 − 2,098𝑧 𝑡−1 − 1,545𝑧 𝑡−2 + 0,447𝑧 𝑡−3 + 0,968𝛽 𝑡−1 𝛽 𝑡 = 𝑧 𝑡 − 0,270𝑧 𝑡−1 5. Menghitung    Korelasi  Silang  Antar
Variabel Deret  input  dan  deret  output  yang telah melalui proses prewhitening, selanjutnya dilakukan perhitungan korelasi silangnya.  Nilai  dari  korelasi  silang digunakan  untuk  mengidentifikasi  orde model awal fungsi transfer (b,r,s).
6. Identifikasi Awal Model Fungsi Transfer Identifikasi model awal fungsi transfer  dilakukan  dengan  melihat  plot korelasi silang antara deret input dan deret
Gambar 5. Plot ACF dan PACF Deret Input Jumlah Investasi
Tabel 5. Pengujian Residual Model
Model Uji White noise Uji Normalitas P-value Keputusan P-value Keputusan ARIMA (1,0,1) 0,542 White noise >0,150 Normal ARIMA (1,0,0) 0,552 White noise >0,150 Normal ARIMA (0,0,1) 0,514 White noise >0,150 Normal
Tabel 6. Nilai AIC, SBC, dan MSE Model ARIMA Deret Input Jumlah Investasi
Model AIC SBC MSE ARIMA (1,0,1) 25,420 25,517 7,334 ARIMA (1,0,0) 25,349 25,397 7,043 ARIMA (0,0,1) 26,271 26,320 7,071
output pada  Gambar  6.  Untuk  orde  fungsi transfer  deret input jumlah  perusahan adalah  b=3,  r=0,  dan  s=0.  Selanjutnya dilakukan overfitting model untuk memperoleh model fungsi transfer terbaik. Hasil  dari  kandidat  model  beserta  nilai R- squared ,  RMSE,  dan  MAPE  model  dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  model fungsi  transfer  (3,1,0)  merupakan  model terbaik  karena  memiliki  nilai  RMSE  dan MAPE  terkecil  serta  memiliki  nilai  R 2 di atas  0,7.  Sehingga  model  awal  fungsi transfer untuk deret input jumlah perusahaan adalah sebagai berikut.
𝑧 𝑡 = 𝜔(𝐵) 𝛿(𝐵) 𝑥 𝑡−3 + 𝑛 𝑡 𝑧 𝑡 = (𝜔 0 − 𝜔 0 𝐵)𝑥 𝑡−3 + 𝑛 𝑡 𝑧 𝑡 = (0,019 − 0,014𝐵)𝑥 𝑡−3 + 𝑛 𝑡 𝑧 𝑡 = 0,019𝑥 𝑡−3 − 0,014𝑥 𝑡−4 + 𝑛 𝑡 Adapun  orde  fungsi  transfer  deret
input jumlah investasi adalah b=3, r=2, s=1. Berikut  merupakan  identifikasi  model fungsi transfer terbaik berdasarkan overfitting model .
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  model fungsi transfer (3,0,1) memiliki nilai MAPE dan RMSE terkecil, serta memiliki nilai R 2 tertinggi.  Sehingga  model  awal  fungsi transfer  untuk  deret input jumlah  investasi adalah sebagai berikut.
𝑧 𝑡 = 0,000007763𝑦 𝑡−3 + 𝑛 𝑡 Setelah  diperoleh  model  awal  fungsi transfer  untuk  masing-masing  deret input , dilakukan  pendugaan  model  awal  fungsi transfer  bersama  antara x t , y t ,  dan z t . Sehingga model fungsi transfer input ganda awal adalah sebagai berikut.
𝑧 𝑡 = 0,019𝑥 𝑡−3 − 0,014𝑥 𝑡−4 + 0,000007763𝑦 𝑡−3 + 𝑛 𝑡 7. Identifikasi Noise Function
Model  fungsi  transfer input ganda awal selanjutnya digunakan untuk menghitung noise function ( n t ) dari model. Namun  sebelumnya,  dilakukan  pengujian asumsi residual white noise dan (a) (b)
Gambar  6.  Korelasi  Silang  Elastisitas Penyerapan Tenaga Kerja dan (a)  Jumlah  Perusahaan,  (b)
Jumlah Investasi
Tabel 7. Identifikasi Model Fungsi Transfer untuk Deret Input Jumlah Perusahaan Model R 2 RMSE MAPE b=1, s=0, r=0 0,539 1,340 272,197 b=2, s=0, r=0 0,635 1,316 370,322 b=3, s=0, r=0 0,703 1,344 275,680 b=3, s=1, r=0 0,701 1,456 188,708 b=3, s=2, r=0 0,055 2,837 480,732 b=3, s=3, r=0 0,113 3,073 420,327
Tabel 8. Identifikasi Model Fungsi Transfer untuk Deret Input Jumlah Investasi Model R 2 RMSE MAPE b=1, s=1, r=2 0,746 1,040 274,348 b=2, s=1, r=2 0,890 0,730 180,418 b=3, s=1, r=0 0,951 0,512 166,262 b=3, s=2, r=0 0,974 0,395 144,327 b=3, s=3, r=0 0,975 0,420 129,379 b=3, s=0, r=1 0,981 0,305 77,3470 b=3, s=1, r=2 0,423 0,363 141,989

## Tabel 9. Uji Asumsi Deret Noise
Deret Input Uji White Noise Uji Normalitas P-value Keterangan P-value Keterangan Jumlah Perusahaan 0,732 White noise 0,233 Normal Jumlah Investasi 0,283 White noise 0,068 Normal
berdistribusi  Normal  dengan  hasil  sebagai berikut.
Tabel  9  menunjukkan  bahwa  deret noise telah  memenuhi  asumsi white  noise dan  berdistribusi  Normal  untuk  masing- masing deret input . Selanjutnya, dilakukan penghitungan  nilai n t dengan  melakukan transformasi terhadap model awal, sehingga diperoleh persamaan berikut.
𝑛 𝑡 = 𝑧 𝑡 − 0,019𝑥 𝑡−3 + 0,014𝑥 𝑡−4
− 0,000007763𝑦 𝑡−3
Dari noise function tersebut selanjutnya  dilakukan  identifikasi  model ARIMA dari deret sisaan dengan beberapa alternatif model sebagai berikut.
Tabel 10 menunjukkan bahwa model ARIMA  (1,0,1)  merupakan  model  terbaik yang memiliki nilai MAPE dan RMSE kecil serta  memiliki  nilai  R 2 yang  tinggi, sehingga  model  ARIMA  deret  sisaannya adalah sebagai berikut.
𝜙 𝑝 (𝐵)𝑛 𝑡 = 𝜃 𝑞 (𝐵)𝛼 𝑡 𝑛 𝑡 = 𝜃 𝑞 (𝐵) 𝜙 𝑝 (𝐵) 𝛼 𝑡 𝑛 𝑡 = (1 − 0,966𝐵)
(1 − 0,999𝐵 𝛼 𝑡
8. Pendugaan Akhir Model Fungsi Transfer Identifikasi model  akhir  fungsi transfer dilakukan dengan
mengkombinasikan  model  awal  fungsi transfer input ganda dengan model ARIMA deret  sisaan.  Berikut  merupakan  model fungsi transfer yang diperoleh.
𝑧 𝑡 = 0.019𝑥 𝑡−3 − 0.014𝑥 𝑡−4 + 0.000007763𝑦 𝑡−3 + (1 − 0.966𝐵) (1 − 0.999𝐵) 𝛼 𝑡
Berdasarkan  model  tersebut,  dapat diketahui  bahwa  elastisitas  penyerapan tenaga  kerja  subsektor  perikanan  pada tahun  ke- t dipengaruhi oleh  selisih perkembangan jumlah perusahaan pada tiga tahun  (dengan  koefisien  0,019)  dan  empat tahun  (dengan  koefisien  -0,014)  sebelum tahun  t,  dengan  asumsi  nilai  dari  variabel
lain  tetap.  Dengan  persamaan  tersebut, elastisitas penyerapan tenaga kerja
subsektor  perikanan  di  tahun  ke- t akan tergolong  elastis  jika  jumlah  perusahaan subsektor perikanan di atas 200 perusahaan dengan  asumsi  tidak  ada  selisih  jumlah perusahaan  di  tahun  ke t-3 dan t-4 .  Hasil penelitian mengenai pengaruh perkembangan jumlah perusahaan perikanan terhadap penyerapan tenaga kerja juga  dikemukakan  oleh  Napitupulu  (2016) yang  menjelaskan  bahwa  dari  8  variabel prediktor yang mem-pengaruhi penyerapan tenaga  kerja  baik  perikanan  tangkap maupun budidaya, 3 diantaranya signifikan dan  memberikan  pengaruh  positif,  yaitu nilai  produksi,  jumlah  kapal,  dan  jumlah perusahaan  perikanan.  Untuk  itu,  strategi pengembangan  subsektor  perikanan  agar dapat  berkontribusi  terhadap  penyerapan tenaga  kerja  dapat  dilakukan  dengan menambah nilai produksi perikanan, jumlah kapal penangkap ikan, dan jumlah perusahaan perikanan tangkap dan budidaya.
Selain  jumlah  perusahaan  perikanan,
elastisitas  penyerapan  tenaga  kerja  pada tahun ke- t juga dipengaruhi oleh perkembangan  jumlah  investasi  tiga  tahun sebelum  tahun  ke- t dengan  koefisien 0,000007763, artinya elastisitas penyerapan tenaga  kerja  di  tahun  ke- t akan  memiliki kategori  elastis  jika  perkembangan  jumlah investasi  di  tahun  t-3  sebesar  129  milyar atau  lebih,  dengan  asumsi  variabel  lain bernilai  tetap.  Beberapa  hasil  penelitian juga  menyatakan  pengaruh  positif  jumlah investasi terhadap penyerapan tenaga kerja, diantaranya  adalah  penelitian  oleh  Luhur, dkk  (2014)  yang  menyatakan  bahwa kebijakan  meningkatkan  investasi  pada sektor industri perikanan melalui pembangunan dan per-baikan infrastruktur, institusi,  dan  sumber  daya  manusia  bisa menjadi  salah  satu  fokus  kebijakan  untuk mendorong  kinerja  yang  lebih  baik  pada
Tabel 10. Identifikasi Model ARIMA Deret Sisaan
Deret Input Deret inputt Model tentatif R 2 RMSE MAPE b=3 s=1 r=0 b=3 s=0 r=1 ARIMA (1,0,0) 0,860 1,164 329,814 ARIMA (0,0,1) 0,856 1,178 324,437 ARIMA (1,0,1) 0,874 1,274 191,679
usaha perikanan. Penelitian lain oleh Putra (2011)  menjelaskan  bahwa  penambahan investasi  sebesar  100  milyar  rupiah  pada sektor perikanan berdampak pada peningkatan  total output perekonomian yang  juga  menyebabkan  adanya  tambahan terhadap  kebutuhan  tenaga  kerja  total sekitar 78,6%.

## Proyeksi Penyerapan Tenaga Kerja Subsektor Perikanan Nasional
Setelah  memperoleh  model  akhir fungsi  trasfer,  dilakukan  penghitungan proyeksi deret output elastisitas penyerapan tenaga kerja tahun 2019-2024 dengan hasil sebagai berikut.
Dari  tahun  2010  hingga  2016, pertumbuhan ekonomi subsektor perikanan memang  cukup  baik,  berkisar  antara  5- 7,8%. Namun, pertumbuhan ekonomi yang baik  tersebut  tidak  diimbangi  dengan penyerapan  tenaga  kerja  yang  baik  juga, karena  nilai  median  elastisitas  penyerapan tenaga  kerja  di  tahun  2010-2016  hanya sebesar 0,268. Hal ini menjadikan elastisitas penyerapan tenaga kerja subsektor  perikanan  tergolong  inelastis. Dengan indeks elastisitas tersebut, maksimum tenaga kerja yang dapat terserap pada subsektor perikanan sejumlah 100 ribu pekerja setiap tahunnya.
Meskipun  demikian,  Gambar  7 menunjukkan  bahwa  indeks  elastisitas penyerapan  tenaga  kerja  di  tahun  2019- 2024  cenderung  mengalami  pertumbuhan dibanding tahun-tahun sebelumnya. Forecast elastisitas penyerapan tenaga kerja menunjukkan  angka  yang  berfluktuasi
antara 0,35-0,55. Koefisien elastisitas untuk masing-masing  tahun  adalah  positif  yang menunjukkan  bahwa  laju  pertumbuhan PDB dan penyerapan tenaga kerja subsektor perikanan  akan  mengalami  peningkatan setiap  tahunnya.  Namun,  karena  kategori elastisitas tergolong inelastis, maka pertumbuhan ekonomi di tahun 2019-2024 tidak terlalu mendorong respon pertumbuhan  penyerapan  tenaga  kerja subsektor  perikanan.  Subsektor  ini  akan mengalami peningkatan rata-rata penyerapan  tenaga  kerja  setiap  tahunnya, yaitu sekitar 120-180 ribu tenaga kerja dari setiap  1%  pertumbuhan  ekonomi  di  sektor ini.
Angka elastisitas ini sebenarnya jauh di  bawah  target  yang  telah  ditetapkan pemerintah.  Tahun  2016,  pemerintah menargetkan angka elastisitas sebanyak 350 ribu  serapan  tenaga  kerja  dari  setiap  1% pertumbuhan  ekonomi,  karena  pemerintah berkeyakinan terhadap prospek perekonomian yang membaik dan implementasi  program  pemerintah  yang bertumpu pada sektor padat karya. Namun, meskipun realisasi indeks elastisitas meleset, elastisitas penyerapan tenaga kerja tetap  menjadi  salah  satu  tolok  ukur pertumbuhan  berkualitas  dalam  masa pemerintahan 2014-2019 (Baihaqi, 2016).
Dalam  pelaksanaan  industrialisasi perikanan  yang  bertujuan  untuk  meng- optimalkan  pemanfaatan  potensi  SDA perikanan  dan  penyerapan  tenaga  kerja subsektor perikanan dan  kelautan, ada tiga aktor yang menjadi triple bottom line , yaitu pemerintah  sebagai  pembuat  kebijakan, pelaku  industri/perusahaan,  serta  pekerja. SDA  perikanan  &  kelautan  dimiliki  dan dikelola atas nama rakyat oleh pemerintah, sehingga  tujuan  ekonomi  dalam  kerangka kerja  perikanan  mengharuskan  pemerintah untuk memastikan manfaat ekonomi sumber  daya  perikanan  dimaksimalkan. Untuk itu, pemerintah perlu memprioritaskan langkah-langkah manajemen  yang  selaras  dengan  tujuan ekonomi  dengan  melibatkan  kelompok kepentingan khusus, yaitu industri perikanan  dan  investor  (Laxe,  Bermudez, dan Palmero, 2018).
Gambar 7. Perkembangan Indeks
Elastisitas Penyerapan Tenaga Kerja 0.958 0.119 0.439 0.283 0.062 0.159 0.268 0.3522 0.41 0.5428
0.3637 0.5208 0.4578
Investasi  menjadi  salah  satu  langkah strategis untuk mengembangkan industrialisasi subsektor perikanan dari hulu sampai  hilir.  Penciptaan  industri  di  hulu sampai hilir tentunya
harus mempertimbangkan  keteram-pilan  yang tersedia secara lokal. Untuk itu, perlu dibuat kebijakan  bertingkat  dari  lokal,  regional, hingga  nasional  untuk  menyesuaikan perbedaan  geografis  dalam  struktur  dan komposisi lapangan kerja subsektor perikanan dan kelautan (Putten, Cvitanovic, dan  Fulton,  2016).  Lebih  lanjut,  kebijakan di  bidang  investasi  dan  industri  perikanan dan  kelautan  harus  didasarkan  pada partisipasi dan transparansi untuk mendukung  penerapan  strategi  tata  kelola sumber  daya  perikanan  dan  kelautan. Kebijakan  yang  memadai  dan  pelibatan aktor  ini  selanjutnya  akan  mengarahkan pada  pencapaian  pertumbuhan  ekonomi (Emery dkk, 2017). Dengan demikian, PDB yang menjadi salah satu indikator pertumbuhan  ekonomi  perikanan  bisa meningkat  dan  secara  tidak  langsung  akan meningkatkan  penyerapan  tenaga  kerja  di subsektor ini.

## KESIMPULAN
Hasil proyeksi  elastisitas  penyerapan tenaga kerja subsektor perikanan menggunakan metode fungsi transfer multi input dengan pertumbuhan jumlah perusahaan  perikanan  dan  perkembangan jumlah  investasi  sebagai  deret input menunjukkan  bahwa  di  tahun  2019-2024 elastisitas  penyerapan  tenaga  kerja  lebih banyak  masuk  dalam  kategori  inelastis dengan  penyerapan  sebesar  120-180  ribu tenaga  kerja  dari  setiap  1%  pertumbuan ekonomi.  Untuk  itu,  diperlukan  strategi pengembangan  subsektor  perikanan  agar dapat  berkontribusi  terhadap  penyerapan tenaga  kerja,  salah  satunya  adalah  dengan meningkatkan  jumlah  dan  skala  industri perikanan  tangkap  dan  budidaya  agar memiliki  nilai  tambah  yang  lebih  tinggi. Pembinaan  hubungan  antar  entitas  sesama industri  pada  semua  tingkatan  juga diperlukan  untuk  mendorong  kemitraan usaha yang saling menguntungkan melalui pengembangan  komoditas  nasional  dan
produk-produk  inovtasi  dan  kompetitif  di pasar global. Selain itu, kebijakan meningkatkan investasi pada sektor industri perikanan  melalui  pembangunan  dan perbaikan  infrastruktur,  institusi,  dan sumber  daya  manusia  bisa  menjadi  salah satu  fokus  kebijakan  untuk  mendorong kinerja  yang  lebih  baik  pada  usaha perikanan.

## DAFTAR PUSTAKA
Baihaqi,  M.  (2016,  01  27). Target Elastisitas Penyerapan Tenaga Kerja Dipertahankan .  (Harian  Ekonomi Neraca)  Dipetik  09  09,  2019,  dari http://www.neraca.co.id/article/ 64765/target-elastisitas-penyerapan- tenaga-kerja-dipertahankan Bappenas. (2016). Kajian Strategis Industrialisasi Perikanan Untuk Mendukung  Pembangunan  Ekonomi Wilayah. Jakarta: Bappenas. BPS.  (2015). Keadaan  Angkatan  Kerja  di Indonesia 2015. Jakarta: Badan Pusat
Statistik. Diambil kembali dari https:// www.bps.go.id/publication/2015/11/ 30/311dc33e7624d47529ec4800/kea daan-angkat an-kerja-di-indonesia- agustus-2015.html BPS.  (2017). Produk  Domestik  Bruto (PDB)  Atas  Dasar  Harga  Konstan Menurut  Lapangan  Usaha .  Dipetik Mei  2018,  07,  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS):  https://www.bps.go. id/statictable/2009/07/02/1200/-seri- 2000-pdb-atas-dasar-harga-konstan- 2000-menu rut-lapangan-usaha- miliar-rupiah-2000-2014.html Dumairy.  (2004).  Matematika  Terapan untuk Bisnis dan Ekonomi. Yogyakarta: BPFE.
Emery, T. J., Gardner, C., Hartmann, K., & Cartwright, I. (2017). Beyond sustainability: is government obliged to  increase  economic  benefit  from fisheries in the face industry resistance? Marine Policy, 76 , 48-54. doi:https://doi.org/10.1016/j.marpol.
2016.11.018
FAO. (2012). The State of World Fisheries and  Aquaculture. Rome:  Food  and
Agriculture  Organization  of  The United States.
Hakim,  M.  (2009).  Industrialisasi  Di Indonesia  :  Menuju  Kemitraan  yang Islami. Jurnal  Hukum  Islam,  7 (1), 106-121.
Huda,  H.  M.,  Purnamadewi,  Y.  L.,  & Firdaus,  M.  (2015).  Industrialisasi Perikanan  Dalam  Pengembangan Wilayah  Jawa  Timur. Jurnal  Tata Loka, 17 (2), 99-112.
Junaidi  dan  Zulfanetti.  (2016).  Analisis Kondisi dan Proyeksi Ketenagakerjaan  Di  Provinsi  Jambi. Jurnal  Perspektif  Pembiayaan  dan
Pembangunan  Daerah,  3 (3),  141- 150. doi:https://doi.org/10.22437/ppd.v3i3
.3516
Kementerian  Pertanian.  (2013). Analisis dan  Proyeksi  Tenaga  Kerja  Sektor Pertanian 2013-2019. Jakarta: Sekretariat  Jenderal  Kementerian Pertanian Republik Indonesia. KKP. (2012). Pedoman Umum Industrialisasi Kelautan dan Perikanan. Jakarta: Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  Republik
Indonesia.  Diambil  kembali  dari http://jdih.kkp.go.id/peraturan/per-
27-men-2012.pdf KKP.  (2012).  Peraturan  Menteri  Kelautan dan  Perikanan  No.27  Tahun  2012 Tentang Pedoman Umum Industrialisasi Kelautan dan Perikanan Indonesia.
Kominfo.  (2018). Menuju  Poros  Maritim Dunia .  Dipetik  Juli  15,  2018,  dari Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia:
https://www.kominfo.go.id/con tent/detail/8231/menuju-poros- maritim-dun ia/0/kerja_nyata Kumalasari,  R.  (2012).  Analisis  Proyeksi Tenaga  Kerja  Daerah  di  Kabupaten Magetan Tahun 2011-2014. Surakarta: Penerbit Universitas
Sebelas Maret.
Laxe, F. G., Bermudez, F. M., & Palmero, M.  F.  (2018).  Governance  of  the fishery  industry:  A  new  global context.
Ocean and Coastal
Management, 153 , 33-45. doi:https://doi.org /10.1016/j.ocecoaman.2017.12.009 Makridakis, H. (1999). Forcasting Methods and Its Application. Jakarya: Binarupa Aksara. Mariza,  N.,  Wicaksono,  B.,  &  Octavia,  J. (2016). Kebijakan Percepatan
Pembangunan  Industri  Perikanan Nasional. Jakarta:  Center  for  Public Policy Transformation. Mongabay. (2018). Kapan Industri Perikanan  Nasional  Kuat  Lagi  ? Dipetik 15 Juli, 2018, dari http://www.mongabay.co.id/2018/06/ 14/kapan-industri-perikanan-
nasional-kuat-lagi/ Musyaffa, A. (2018). Potensi Pemanfaatan
Laut  Indonesia  Belum  Optimal . Dipetik Mei 2018, 07, dari https://www.aa.com.tr/id/ ekonomi/kadin-pemanfaatan-potensi- laut-in donesia-belum- maksimal/1027120 Poernomo,  A.,  &  Heruwati,  E.  S.  (2011). Industrialisasi  Perikanan  :  Suatu Tantangan Untuk Perubahan. Squalen, 6 (3), 87-94.
Pusat Data dan Informasi Pertanian. (2013).
Analisis  dan  Proyeksi  Tenaga  Kerja Sektor Pertanian 2013-2019. Jakarta: Sekretariat  Jenderal  Kementerian Pertanian Republik Indonesia. Pusat Data Statistik dan Informasi. (2015).
Kelautan  dan  Perikanan  Dalam Angka. Jakarta: Kementerian
Kelautan  dan  Perikanan  Republik Indonesia.
Pusat Data Statistik dan Informasi. (2018).
Kelautan  dan  Perikanan  Dalam Angka  2018. Diambil  kembali  dari
Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia: https://kkp.go.id/setjen/satudata/page /1453-kelautan-dan-perikanan- dalam-angka
Putten,  I.,  Cvitanovic,  C.,  &  Fulton,  E.
(2016).  A  changing  marine  sector  in Australian  coastal  communities:  An analysis  of  inter  and  intra  sectoral industry
connections and employment. Ocean  &  Coastal
Management, 131 , 1-12.
doi:https://doi.org/ 10.1016/j.ocecoaman.2016.07.010 Republik  Indonesia.  (2016).  Instruksi Presiden  Nomor  7  Tahun  2016 Mengenai  Percepatan  Pembangunan Industri Perikanan Nasional.  Jakarta: Sekretariat Negara. Republik  Indonesia.  (2017).  Peraturan Presiden  Nomor  3  Tahun  2017 Mengenai  Rencana  Aksi  Percepatan Pembangunan  Industri  Perikanan Nasional. Jakarta: Sekretariat Negara. Subri,  M.  (2007). Ekonomi  Kelautan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Wei,  W.  (2006). Time  Series  Analysis. United  States  of  America:  Pearson Addison Wisley.