## PENGARUH PERUBAHAN IKLIM TERHADAP PRODUKSI PERIKANAN TANGKAP DI LAUT JAWA TIMUR INDONESIA
The Effect of Climate Change on Capture Fishery Production in The East Java Sea, Indonesia
Rhochmad Wahyu Illahi 1)* , Ali Fahmi Syahputra 2) , Gilang Rusrita Aida 3) , Choirunnisa Nur Prajasti 1)
1) Agrobisnis Perikanan, Universitas Dr. Soetomo, Jl Semolowaru No 84 Surabaya 60118, (031) 5941969
2) Agribisnis, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl HS Ronggowaluyo, Teluk Jambe Timur Karawang 41361
3) Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, Universitas Dr. Soetomo, Jl Semolowaru No 84 Surabaya 60118, (031) 5941969
* E-mail: rhochmadillahi@unitomo.ac.id
Diterima: 19 Januari 2023| Direvisi: 10 Februari 2023| Disetujui: 20 Maret 2023

## ABSTRACT
East Java Province has the potential for a large capture fisheries industry which is supported by its strategic location because it is bordered by the Java Sea, Bali Strait, and the Indian Ocean. The  existence  of  climate  change  is  allegedly  having  a  direct  or  indirect  impact  on  capture fisheries.  Climate  change  causes  an  increase  in  sea  surface  temperatures,  an  increase  in extreme weather events and their intensity, changes in precipitation patterns, and freshwater runoff.  Based  on  this,  it  is  necessary  to  carry  out  an  analysis  to  determine  the  effect  of temperature (X1), rainfall (X2), humidity (X3), and sunlight (X4) simultaneously and partially on fish production in East Java Province, Indonesia. This research method is descriptive using multiple linear regression analysis,  F test, and t-test. The results showed that the data were normally  distributed  and  there  was  no  multicollinearity  in  the  independent  variabels.  The resulting  linear  regression  equation  is  y= -1775919,888  +  21619,513X1 – 160,916X2  + 30558,699X3 – 4664,191X4. The results of the F test show a significant value of 0.000, which means 0.000 <0.05 so all independent variabels have a significant effect simultaneously on the dependent variabel. The t-test shows that the temperature (X1) and solar radiation (X4) has no partially significant  effect  on the dependent  variabel. While the  variabels humidity (X2) and rainfall  (X3)  have  no  partial  significant  effect  on  the  dependent  variabel,  namely  capture fisheries production.
Keywords: Fishery production, humidity, rainfall, sunlight, temperature

## ABSTRAK
Provinsi Jawa Timur memiliki potensi industri  perikanan tangkap yang besar yang didukung oleh lokasi yang strategis karena berbatasan dengan Laut Jawa, Selat Bali, dan Samudera Hindia. Adanya perubahan iklim diindikasikan memberikan dampak langsung maupun tidak langsung pada  perikanan  tangkap.  Perubahan  iklim  menyebabkan  peningkatan  suhu  permukaan  laut, peningkatan kejadian cuaca ekstrem dan intensitasnya, perubahan pola presipitasi, dan limpasan air tawar. Berdasarkan hal tersebut, perlu dilakukan analisis untuk mengetahui pengaruh suhu (X1), curah hujan (X2), kelembaban (X3), dan penyinaran matahari (X4) secara simultan dan secara parsial terhadap hasil produksi ikan di Provinsi Jawa Timur, Indonesia. Metode penelitian ini  adalah  deskriptif  menggunakan  analisis  regresi  linear  berganda,  Uji  F  dan  Uji  T . Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  data  terdistribusi  normal  dan  tidak  adanya  multikolinearitas pada  varibel  bebas.    Persamaan  regresi  linear  yang  dihasilkan  yaitu  y  = -1775919,888  + 21619,513X1 – 160,916X2  +  30558,699X3 – 4664,191X4 . Hasil  Uji  F  menunjukkan  nilai
Jurnal Agrimanex Vol.3 No.2, Maret 2023; halaman 178-188
signifikan sebesar 0.049 yang berarti 0.049 < 0.05 sehingga seluruh variabel bebas berpengaruh nyata  secara  bersama-sama/simultan  terhadap  variabel  dependen.  Uji  T menunjukkan  bahwa varibel suhu (X1) dan penyinaran matahari (X4) tidak berpengaruh nyata secara parsial terhadap variabel dependen. Sedangkan varibel kelembaban (X2) dan curah hujan (X3) tidak berpengaruh nyata secara parsial terhadap variabel dependen yaitu produksi perikanan tangkap.
Kata kunci: Curah hujan, kelembaban, penyinaran matahari, produksi perikanan, suhu

## PENDAHULUAN
Provinsi  Jawa  Timur  merupakan salah  satu  provinsi  di  Negara  Indonesia yang terbagi  menjadi 29 Kabupaten dan 9 Kota.  Luas  keseluruhan  wilayah  Provinsi Jawa Timur adalah 47.803,49 km 2 . Jumlah populasi  penduduk  mencapai  40,88  juta jiwa  sehingga  menduduki  peringkat  kedua provinsi dengan penduduk terbanyak (BPS, 2022).
Perikanan  tangkap  memiliki  potensi industri  besar  yang  didukung  oleh  letak Provinsi  Jawa  Timur  yang  strategis  yaitu berbatasan  dengan  Laut  Jawa,  Selat  Bali, serta  Samudera  Hindia.  Dalam  beberapa tahun  terakhir,  laju  pertumbuhan  produk domestik  bruto  (PDB)  sektor  perikanan lebih  cepat  dari  pertumbuhan  ekonomi Indonesia.  Sektor  perikanan  merupakan salah satu sektor yang mempengaruhi PDB nasional  dalam  kondisi  apapun  termasuk saat  pandemi  Covid-19  (Wicaksana  et  al., 2022).
Tabel  1.  Produksi  perikanan  tangkap  di Jawa Timur berdasarkan Komoditas (Ton). Komoditas Tahun 2018 2019 2020 Cakalang 15.090 15.175 13.212 Tongkol 49.319 47.083 52.748 Tuna 4.583 3.782 7.535 Udang 17.469 5.371 5.633 Lainnya 381.499  410.074  336.945 Total 467.960  481.485  416.073 Sumber : DKP, 2022 Berdasarkan Tabel 1, semua komoditas  perikanan  tangkap  di  Provinsi
Jawa Timur mengalami fluktuasi. Produksi penangkapan ikan cakalang naik sekitar 85 ton pada tahun 2019 namun kemudian turun 1.963  ton  pada  tahun  2020.  Produksi penangkapan  ikan  tongkol  dan  tuna  turun pada  2019  namun  kemudian  meningkat pesat  pada  2020.  Produksi  penangkapan udang  turun  drastis  pada  2019  kemudian sedikit meningkat pada 2020.
Adanya fluktuasi peningkatan jumlah produksi perikanan tangkap, tentunya akan berpengaruh terhadap pendapatan nelayan. Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian Ridha,  (2017)yang  menyatakan  bahwa produksi perikanan tangkap mempengaruhi secara parsial terhadap pendapatan nelayan dan  secara  simultan  berpengaruh  terhadap pendapatan  nelayan  bersamaan  dengan faktor  modal,  tenaga  kerja,  pengalaman, dan harga ikan.
Pengembangan perikanan merupakan salah  satu  prioritas  Pemerintah  Provinsi Jawa  Timur.  Produksi  perikanan  tangkap terbesar adalah ikan tuna dan cakalang yang menghasilkan nilai sebesar 484.652,43 juta rupiah  setiap  tahunnya  (Syahputra  et  al., 2020).
Adanya  perubahan  iklim  akan berdampak  merugikan  secara  langsung maupun  tidak  langsung  pada  perikanan tangkap  (Cintra  et  al.,  2017). Perubahan iklim adalah suatu fenomena yang tak dapat dihindari. Perubahan iklim dapat mengubah ekosistem  perairan,  yang  pada  gilirannya kondisi ini memengaruhi sumber daya ikan. Perubahan iklim akan berdampak terhadap
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702
ikan  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung  (Rahardjo,  2007). Dampak perubahan iklim terhadap kegiatan
penangkapan  ikan  adalah  meningkatnya gelombang  besar  yang  menghalangi nelayan  mencapai  daerah  penangkapan ikan.  Kondisi  laut  yang  tidak  bersahabat memaksa  nelayan  mengulur  waktu  melaut sehingga mengurangi pendapatan (Purnomo, 2015). Secara umum rata-rata suhu permukaan  air  laut  diperairan  berkisar antara  28.18 o C – 29.09 o C.  Suhu  tertinggi terdapat pada bulan mei dan suhu terendah terdapat pada bulan September dan terdapat hubungan  yang  jelas  antara  suhu permukaan air laut dengan hasil tangkapan karena  mempunyai  korelasi  yang  cukup kuat (Zulkhasyni, 2015). Hubungan antara curah  hujan  dan  hasil  tangkapan  masih berlawanan  dikarenakan  curah  hujan  yang tinggi  akan  menurunkan  hasil  tangkapan akan  tetapi  curah  hujan  cenderung mengalami penurunan sehingga dimungkinkan akan mengalami peningkatan  tiap  tahunnya  (Sihotang, 2019).  Sementara  kecerahan  perairan berkisar antara 1,5 meter sampai 15 meter. Peubah jumlah jenis dan indeks ekologisnya  berkorelasi  nyata  dengan peubah kecerahan sehingga mempengaruhi jumlah  tangkapan.  Kecerahan  dibawah  5 meter  akan  berpengaruh  negatif  pada keanekaragaman  ikan  dan  hal  itu  akan berpengaruh pada hasil tangkapan (Edrus & Setyawan, 2013).
Faktor terbesar yang sering menimbulkan masalah bagi nelayan di laut adalah  pemanasan  global  yang  tentunya dapat  mempengaruhi  produksi  atau  hasil tangkapan para nelayan. Pemanasan global adalah  proses  yang  meningkatkan  suhu bumi. Salah satu dampak pemanasan global adalah perubahan iklim di berbagai belahan dunia.  Perubahan  iklim  mempengaruhi
banyak sektor dan sangat kompleks karena mempengaruhi berbagai  bidang kehidupan manusia.  Dibidang kelautan,  perubahan iklim  menyebabkan  peningkatan  suhu permukaan  laut,  peningkatan  kejadian cuaca ekstrem dan intensitasnya, perubahan pola  presipitasi,  dan  limpasan  air  tawar yang dipicu oleh fenomena El Nino dan La Nina,  yaitu  perubahan  pola  sirkulasi  laut dan kenaikan permukaan laut (Parura et al., 2013).
Tabel 2. Kondisi Iklim Provinsi Jawa Timur Parameter Tahun 2018 2019 2020 Suhu ( 0 C) 28.11 28.2 28.2 Curah Hujan (mm 3 ) 2197 1862  2808 Kelembaban (%) 75.41 75.6 78 Penyinaran Matahari (%) 73.17 83.6 74
Sumber : BPS, 2022
Berdasarkan  tabel  tersebut  terlihat bahwa  rata-rata  suhu  di  Provinsi  Jawa Timur  mengalami  peningkatan  setiap tahunnya. Curah hujan menurun pada tahun 2019  namun  meningkat  pesat  pada  tahun 2020.  Rata  -  rata  kelembaban  cenderung meningkat  serta  intensitas  penyinaran matahari mengalami fluktuasi dari tahun ke tahun (BPS, 2022).
Tinggi  gelombang,  curah  hujan  dan kecepatan  angin  berpengaruh  secara simultan  terhadap  produksi  ikan,  tinggi gelombang berpengaruh negatif tetapi tidak signifikan  terhadap  produksi  ikan.  Curah hujan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  produksi  ikan.  Kecepatan  angin berpengaruh positif terhadap produksi ikan di Kabupaten Badung (Yogiswara & Sutrisna,
2021) . Sementara  menurut  (Sumaryam  et al.,  2022)  menyebutkan  setelah  terjadi penurunan secara drastis diperlukan upaya- upaya  untuk  meningkatkan  penghasilan melalui  perbaikan  faktor-faktor  yang mendukung pendapatan usaha
Tujuan  penelitian  ini  yaitu,  untuk menganalisis  dan  mengetahui  pengaruh suhu,  curah  hujan,  kelembaban  dan
Jurnal Agrimanex Vol.3 No.2, Maret 2023; halaman 178-188
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702
penyinaran  matahari  secara  simultan  dan secara parsial terhadap hasil produksi ikan di Provinsi Jawa Timur, Indonesia.

## METODE PENELITIAN Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  mulai  bulan September  2022  -  Januari  2023.  Lokasi penelitian  dilakukan  di  Provinsi  Jawa Timur  terutama  pada  kabupaten/kota  yang memiliki wilayah perairan laut yaitu di Kab.
Pacitan, Kab Trenggalek, Kab Tulungagung,  Kab  Blitar,  Kab.  Malang, Kab.  Lumajang,  Kab.  Jember,  Kab.
Banyuwangi,  Kab.  Situbondo,  Kab. Probolinggo, Kab. Pasuruan, Kab. Sidoarjo,
Kab. Tuban, Kab. Lamongan, Kab. Gresik, Kab.  Sampang,  Kab.  Bangkalan,  Kab. Sumenep, Kab. Pamekasan, Kota Probolinggo,  Kota  Pasuruan,  dan  Kota Surabaya.

## Metode Pengumpulan Data
Metode  penelitian  adalah  deskriptif menggunakan
data sekunder yang
dikumpulkan dari Badan Pusat Statistik dan Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi Jawa  Timur.  Data  yang  dikumpulkan  dari Badan  Pusat  Statistik  berupa  data time series antara lain suhu rata-rata, kelembaban rata-rata, curah hujan tahunan, serta  intensitas  penyinaran  matahari  di Provinsi  Jawa  Timur  mulai  tahun  2010 hingga  2020.  Data  tersebut  diunduh  dari laman website Badan Pusat Statistik berupa publikasi  tahunan  “Provinsi  Jawa  Timur Dalam Angka”.
Menurut  (Sugiyono,  2013) “Su mber sekunder  adalah  sumber  yang  tidak langsung memberikan data pada
pengumpul data”.
Data yang dikumpulkan dari Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi
Jawa Timur yaitu data produksi penangkapan  ikan  di  laut  dari  setiap kabupaten/kota  mulai  tahun  2010  hingga
2020.  Data  tersebut  diunduh  dari  laman Dinas  Kelautan  Perikanan  Provinsi  Jawa Timur  berupa  publikasi  tahunan  “Statistik Perikanan”

## Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  teknik analisis  regresi  linier  berganda  untuk mengolah  data  dan  memprediksi  nilai variabel dependen menggunakan lebih dari satu  variabel  independent  (Mona  et  al., 2015).
Teknik  regresi  linier  berganda digunakan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya pengaruh signifikan dua atau lebih variabel bebas. Variabel yang digunakan yaitu suhu (X1), kelembaban (X2), curah hujan (X3), penyinaran  matahari  (X4),  dan  produksi ikan tangkap (Y). Analisis pengolahan data dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi atau software SPSS  26.  Kerangka konseptual  penelitian  ini  secara  sistematis diuraikan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Konseptual Penelitian Keterangan : = Pengaruh secara simultan = Pengaruh secara parsial
Model  regresi  linear  berganda  yang digunakan sebagai berikut.
Y = 𝛼 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + 𝛽 3 𝑋 3 + 𝛽 4 𝑋 4 + µ ……………(1)
Keterangan:
Y = Hasil produksi ikan α = Konstanta
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702
X 1 = Suhu X 2 = Kelembaban X 3 = Curah hujan X 4 = Penyinaran matahari
𝛽 1 𝛽 2 𝛽 3 𝛽 4 = Koefisien regresi masing- masing variabel X µ = error
Uji  asumsi  klasik  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  variabel  yang  dipakai telah  memenuhi  kriteria Best  Linear Unbiased  Estimator (BLUE).  Uji  asumsi klasik  yang  digunakan  antara  lain  uji normalitas  yaitu  untuk  menguji  apakah dalam sebuah model regresi, variabel terikat dan  variabel  bebas  atau  keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model  regresi  yang  baik  adalah  distribusi data normal atau mendekati normal (Mona et al., 2015).
Uji multikolinearitas digunakan untuk  mengetahui  apakah  model  regresi penelitian  mengandung  korelasi  antar variabel  independen.  Uji  multikolinieritas dalam regresi diketahui dari angka toleransi dan varians  inflation  factors (VIF).  Suatu model  regresi  dianggap  bebas  dari multikolinearitas jika model tersebut bebas dari multikolinearitas jika nilai toleransi di atas 10% (0,1) dan nilai VIF di  bawah 10 (Yogiswara & Sutrisna, 2021).
Uji  Heteroskedastisitas  dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi  terjadi  ketidaksamaan  varians residual  dari  satu  pengamatan  ke pengamatan  yang  lain  tetap.  Hal  ini  dapat dilihat  dari scatter  plot .  Apabila  data tersebar  dan  tidak  berkumpul  menjadi bentuk  tertentu  maka  dapat  dikatakan bahwa  variabel  yang  digunakan  terbebas dari heteroskedastisitas (Mona et al., 2015). Sementara (Ayuwardani, 2018)
menyatakan  bahwa  uji  prasyarat  analisis meliputi  uji  normalitas,  multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Gambaran Umum Lokasi Penelitian
Provinsi Jawa timur adalah salah satu Provinsi  di  negara  Republik  Indonesia. Secara  astronomis  Provinsi  Jawa  Timur terletak  pada  111,0'  BT  -  114,4'  BT  dan pada  Garis  Lintang  7,12”  LS -  8,48  'LS. dengan  luas  wilayah  sebesar  47.963  km 2 yang  meliputi  dua  bagian  utama.  Yaitu Jawa  Timur  daratan  dan  Kepulauan Madura.  Wilayah  daratan  Jawa  Timur sebesar  88,70  persen  atau  42.541  km 2 , sementara luas Kepulauan Madura memiliki  luas  11,30  persen  atau  sebesar 5.422  km 2 .  Jumlah  penduduknya  pada tahun 2021 mencapai 40,88 juta jiwa.

## Produksi Ikan
Produksi  hasil  tangkap  ikan  di  laut sangat  bergantung  pada  kondisi  cuaca. Kondisi cuaca yang buruk akan menurunkan hasil tangkapan ikan
dikarenakan  nelayan  tidak  melakukan aktifitas  penangkapan  ikan.  Ketika  cuaca bagus  dan  mudah  diprediksi  maka  hasil tangkapan  ikan  meningkat.  Produksi  ikan tangkap di Provinsi Jawa Timur dari tahun 2010 - 2020 ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar  2.  Produksi  perikanan  tangkap  di laut Provinsi Jawa Timur tahun 2010-2020
Berdasarkan  Gambar  2  tersebut terlihat  bahwa  setiap  tahunnya  produksi perikanan  tangkap  di  laut  mengalami kenaikan dan penurunan. Produksi 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Pr o d u ksi Ikan ( to n ) Tahun
Jurnal Agrimanex Vol.3 No.2, Maret 2023; halaman 178-188
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702
perikanan  tangkap  di  laut  tahun  2010 sebesar  338.915  ton,  tahun  2011  sebesar 362.621  ton,  tahun  2012  sebesar  367.920 ton, tahun 2013 sebesar 381.574 ton, tahun 2014  sebesar  386.084  ton,  tahun  2015 sebesar  403.256  ton,  tahun  2016  sebesar 390.268  ton,  tahun  2017  sebesar  551.926 ton,  tahun  2018  sebesar  467.960,  tahun 2019 sebesar 481.488 ton, dan tahun 2020 sebesar 416.072 ton .

## Parameter Unsur Perubahan Iklim
Parameter  unsur  perubahan  iklim yang diduga dapat mempengaruhi produksi ikan  tangkap  diantaranya  yaitu  suhu  ( o C), kelembaban  (%),  curah  hujan  (mm 3 )  dan juga penyinaran matahari (%). Adapun data parameter  unsur  perubahan  iklim  yang  di Perairan Laut Jawa Timur dari tahun 2010 - 2020 dapat dilihat pada Table 2.

## Suhu
Suhu  adalah  salah  satu  parameter yang  mempengaruhi  cuaca  di  suatu wilayah. Suhu perairan diketahui mempengaruhi proses pemijahan pada ikan.
Suhu rata - rata di Provinsi Jawa Timur dari tahun 2010-2020 dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  tabel  tersebut  terjadi kenaikan  dan  penurunan  suhu  setiap tahunnya. Perubahan suhu ini terkesan tidak terlalu berbeda jauh dari tahun sebelumnya maupun  sesudahnya.  Rata-  rata  suhu  pada tahun 2010 tercatat 27,94 o C, 2011 sebesar 27,78 o C,  2012  tercatat  28,02 o C,  2013 tercatat  28,15 o C, 2014  tercatat  28,20 o C, 2015 tercatat 27,90 o C, 2016 tercatat 28,80 o C, 2017  tercatat  28,07 o C, 2018  tercatat 28,11 o C, 2019 tercatat 28,20 o C, dan 2020 tercatat 28,20 o C.

## Kelembaban
Kelembaban  adalah  salah  satu parameter  yang  mempengaruhi  cuaca  di suatu  wilayah.  Kelembaban  perairan diketahui mempengaruhi proses pemijahan
pada  ikan.  Kelembaban  rata  -  rata  di Provinsi Jawa Timur dari tahun 2010-2020 dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  tabel  tersebut  terjadi kenaikan dan penurunan kelembaban setiap tahunnya.  Perubahan  kelembaban  ini terkesan  tidak  terlalu  berbeda  jauh  dari tahun  sebelumnya  maupun  sesudahnya. Rata-  rata  suhu  pada  tahun  2010  tercatat 73,83%,  2011  sebesar  71,54%,  2012 tercatat  69,91%,  2013  tercatat  72,12%, 2014  tercatat  70,37%, 2015  tercatat 75,33%, 2016  tercatat  78,08%, 2017 tercatat  76,75%, 2018  tercatat  75,41%, 2019  tercatat  75,60%, dan 2020  tercatat 78,00%.

## Curah Hujan
Curah  hujan  adalah  salah  satu parameter  yang  mempengaruhi  cuaca  di suatu  wilayah.  Curah  hujan  diketahui mempengaruhi proses pemijahan pada ikan. Suhu rata - rata di Provinsi Jawa Timur dari tahun 2010-2020 dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Parameter Unsur Perubahan Iklim
Unsur Iklim 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Suhu ( o C) 27,94 27,78 28,02 28,15 28,2 27,9 28,8 28,07 28,11  28,20 28,20 Kelembaban (%) 73,83 71,54 69,91 72,12 70,37 75,33 78,08 76,75 75,41 75,6 78 Curah Hujan (mm 3 ) 2.895  1.789,1  1.389,5  2.270  1.980,2  2.024,7  2.976,8  2.123,8  2.197  1.892  2.808,4 Penyinaran Matahari (%) 61,71 69,07 72,91 61,91 71,08 80,08 70 66,5 73,17 83,6 74 Sumber data diolah
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702

## Penyinaran Matahari
Penyinaran matahari adalah salah satu parameter  yang  mempengaruhi  cuaca  di suatu  wilayah.  Penyinaran  matahari diketahui mempengaruhi proses pemijahan pada ikan. Penyinaran matahari rata - rata di Provinsi Jawa Timur dari tahun 2010-2020 dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  tabel  tersebut  terjadi kenaikan  dan  penurunan  suhu  setiap tahunnya. Perubahan suhu ini terkesan tidak terlalu berbeda jauh dari tahun sebelumnya maupun  sesudahnya.  Rata-  rata  suhu  pada tahun  2010  tercatat  61,71%,  2011  sebesar 69,07%,  2012  tercatat  72,91%,  2013 tercatat  61,91%, 2014  tercatat  71,08%,
2015  tercatat  80,08%, 2016  tercatat
70,00%, 2017  tercatat  66,50%, 2018 tercatat 73,17%, 2019 tercatat 83,60%, dan
2020 tercatat 74,00%.
Berdasarkan Tabel 2, terjadi kenaikan dan penurunan curah hujan setiap tahunnya. Perubahan  curah  hujan  ini  terkesan  tidak terlalu berbeda jauh dari tahun sebelumnya maupun sesudahnya. Rata- rata curah hujan pada tahun 2010 tercatat 2.895 mm 3 , 2011 sebesar 1.789,1 mm 3 , 2012 tercatat 1.389,5 mm 3 ,  2013  tercatat  2.270  mm 3 , 2014 tercatat 1.980,2 mm 3 , 2015 tercatat 2.024,7 mm 3 , 2016  tercatat  2.976,8  mm 3 , 2017 tercatat  2.123,8  mm 3 , 2018  tercatat  2.197 mm 3 , 2019  tercatat  1.892  mm 3 , dan 2020 tercatat 2.808,4 mm 3 .

## Uji Asumsi Klasik
Uji  kolmogorov  digunakan  untuk mengetahui normalitas dari suatu error data, syaratnya  nilai  Kolmogorov  Asymp.  Sig  > 0,05  maka  dapat  dikatakan  error  datanya terdistribusi  secara  normal.  Pada  hasil  Uji didapatkan nilai 0,200 artinya error datanya terdistribusi  secara  normal  hal  ini  sesuai dengan Ghozali (2016) menyebutkan bahwa uji normalitas data dapat  dilakukan dengan menggunakan uji One Sample Kolmogorov Smirnov  yaitu  dengan  ketentuan  apabila
nilai signifikansi diatas 5% atau 0,05 maka data memiliki distribusi normal. Sedangkan jika  hasil  uji  One  Sample  Kolmogorov Smirnov  menghasilkan  nilai  signifikan dibawah  5%  atau  0,05  maka  data  tidak memiliki distribusi normal.
Uji Normalitas Kolmogorov-smirnov
Gambar 3. Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov

## Uji Multikolinearitas
Gambar 4. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas untuk mengetahui  adanya  hubungan  linier  yang sangat  tinggi  antar  variabel  independent.
Jika  nilai  VIF  <  10  berarti  tidak  terjadi multikolinearitas  dan  jika  nilai  VIF  >  10 berarti terjadi multikolinearitas. Kemudian, jika nilai toleransi > 0.1 berarti tidak terjadi multikolinearitas  dan  jika  nilai  toleransi  < 0.1 berarti terjadi multikolinearitas.
Pada  hasil  Uji  diperoleh  nilai  VIF untuk  variabel  independen  X1  sebesar 1.478 kemudian di dapatkan nilai toleransi sebesar 0,677 maka variabel independen X1 tidak  terjadi  multikolinearitas.  Pada  hasil Uji  diperoleh  nilai  VIF  untuk  variabel
Jurnal Agrimanex Vol.3 No.2, Maret 2023; halaman 178-188
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702
independen X2 sebesar 3.847 kemudian di dapatkan nilai toleransi sebesar 0,260 maka variabel  independen  X2  tidak  terjadi multikolinearitas.  Pada  hasil  Uji  diperoleh nilai  VIF  untuk  variabel  independen  X3 sebesar  3.124  kemudian  di  dapatkan  nilai toleransi  sebesar  0,320  maka  variabel independen X3 tidak terjadi multikolinearitas.  Pada  hasil  Uji  diperoleh nilai  VIF  untuk  variabel  independen  X4 sebesar  2.153  kemudian  di  dapatkan  nilai toleransi  sebesar  0,464  maka  variabel independen X4 tidak terjadi multikolinearitas.
Uji Heteroskedastisitas

## Gambar 5. Uji Heteroskedastisitas
Dari  output  diatas  diperoleh  hasil Scatterplot tersebar secara merata sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi heteroskedastisitas dalam data penelitian.

## Uji Autokorelasi

## Gambar 6. Uji Autokorelasi
Uji  autokolerasi  bertujuan  untuk melihat apakah terjadi kolerasi antara suatu periode  dengan  periode  sebelumnya. Durbin Watson berfungsi untuk mendeteksi autokolerasi.  Pada  data  didapatkan  nilai DW  sebesar  1,806  sedangkan  untuk  hasil DW  tabel  didapatkan  sebesar  DL=  0,525 dan  Du=  2,016  yang  artinya  tidak  terjadi autokorelasi karena 0,525 < DW (1,806) < 2,016 .

## Hasil analisis regresi linear berganda
Adapun  persamaan  regresi  linear berganda yaitu Y= a+ bX1 + bX2 + BnXn. Berdasarkan regeresi diatas diperoleh hasil persamaan Y= -1.775.919,888 + 21.619,513X1 – 160,916X2 + 30.558,699X3 – 4.664,191X4.
dimana:
1. Jika variabel X1 sampai X4 dianggap 0 maka nilai Y sebesar -1.775.919,888.
2. Jika  X1  ditambah  satu  satuan  maka nilai  Y  akan  bertambah  sebesar 21.619,513
3. Jika  X2  ditambah  satu  satuan  maka nilai Y akan berkurang sebesar 160,916 4. Jika  X3  ditambah  satu  satuan  maka nilai  Y  akan  bertambah  sebesar 30.558,699 5. Jika  X4  ditambah  satu  satuan  maka nilai  Y  akan  bertkurang  sebesar 4.664,191.

## Uji F
Uji  statistik  F  digunakan  untuk menunjukan  apakah  semua  variabel independen  yang  dimasukan  mempunyai pengaruh  secara  bersama-sama  /  simultan terhadap  variabel.  Pengujian  melalui  uji  F adalah  dengan  membandingkan  F  hitung dengan  F  tabel  pada  α  =  0,05.  (Suharyadi dan Purwanto, 2009:226). Uji F dilihat dari nilai F hitung dan nilai signifikansinya. Jika F hitung < F table berarti tidak berpengaruh nyata secara silmutan dan jika F hitung > F table  berarti  berpengaruh  nyata  secara. Kemudian, jika nilai signifikansi F Hitung <  0.05  berarti  berpengaruh  nyata  secara silmutan dan  nilai  signifikansi F Hitung > 0.05 berarti tidak berpengaruh nyata secara silmutan.
Berdasarkan  Gambar  7,  diperoleh  F hitung sebesar 4,580 dengan nilai regresi 4 dan  residual  sebesar  6.  Kemudian  di dapatkan  nilai  F  table  sebesar  3,478.  Jadi
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702
nilai F hitung > dari F table maka seluruh variabel  independen  berpengaruh  nyata secara  bersama-sama/simultan  terhadap variabel dependen. Nilai signifikan sebesar 0,049 yang berarti 0,049 < 0,05 Jadi seluruh variabel  independen  berpengaruh  nyata secara  bersama-sama/simultan  terhadap variabel dependen.

## Gambar 7. Uji F (Simultan)
Adjusted  R  Square  adalah  nilai  R square  yang  telah  disesuaikan  nilai  ini selalu lebih kecil dari R Square dan langkah ini bisa mempunyai  nilai  negatif. Nilai ini digunakan  untuk  mengujur  sumbangan varibael  independen  terhadap  variabel dependennya.  Berdasarkan  hasil  linier berganda  model  berganda  yang  dibentuk oleh variabel
independen (Suhu, Kelembaban, Curah Hujan, dan penyinaran
Matahari) Adjusted R Square sebesar 59% yang  artinya  variabel  X 1 X 2 X 3 X 4 mempengaruhi variabel Y sebesar 59%, dan 41% sisanya dipengaruhi oleh variabel lain.

## Uji T
Uji  T  digunakan  untuk  mengetahui pengaruh indipenden secara parsial. Jika T hitung < T table berarti tidak berpengaruh nyata secara parsial dan jika T hitung > T table  berarti  berpengaruh  nyata  secara parsial.  Uji  T  juga  bisa  dilihat  dari  nilai signifikansinya.  Jika  sig.  T  hitung  <  0,05 berarti berpengaruh nyata secara parsial dan jika  sig.  T  hitung  >  0,05  berarti  tidak berpengaruh nyata secara parsial.
Berdasarkan  Gambar  8  di  peroleh  T hitung  untuk  variabel  independen  X1 sebesar 0,367 kemudian di dapatkan nilai T table sebesar 1,812. Jadi nilai T hitung < dari
T table maka variabel independen X1 tidak berpengaruh  nyata  secara  parsial  terhadap variabel  dependen.  Nilai  T  hitung  untuk variabel  independen  X2  sebesar  -3,213 kemudian di dapatkan nilai T table sebesar 1,812. Jadi nilai T hitung > dari T table maka variabel  independen  X2  berpengaruh  nyata secara  parsial  terhadap  variabel  dependen. Nilai T hitung untuk variabel independen X3 sebesar 3,966 kemudian di dapatkan nilai T table sebesar 1,812. Jadi nilai T hitung > dari T  table  maka  variabel  independen  X3 berpengaruh  nyata  secara  parsial  terhadap variabel  dependen.  Nilai  T  hitung  untuk variabel  independen  X4  sebesar  1,678 kemudian di dapatkan nilai T table sebesar 1,812. Jadi nilai T hitung < dari T table maka variabel  independen  X4  tidak  berpengaruh nyata  secara  parsial  terhadap  variabel dependen.

## Gambar 8. Uji T (Parsial)
Jika dilihat dari nilai signifikansinya, Dari output diatas diperoleh nilai signifikan untuk X1 sebesar 0,726 yang berarti 0,726 >  0,05  sehingga  variabel  independen  X1 tidak  berpengaruh  nyata  secara  parsial terhadap variabel dependen. Hal ini sejalan dengan  Damara  et  al.,  (2020)  yang menyatakan  bahwa  suhu  permukaan  laut tidak berpengaruh signifikan terhadap hasil tangkap  ikan  cakalang  di  perairan  karena selain  faktor  suhu  permukaan  laut  faktor indikator  lain  seperti  klorofil,  kedalaman, dan  faktor  oceanografi  juga  berpengaruh terhadap  hasil  tangkapan  ikan  cakalang  di perairan . Nilai signifikan untuk X2 sebesar 0,018  yang  berarti  0,018  <  0,05,  jadi variabel independen X2 berpengaruh nyata secara  parsial  terhadap  variabel  dependen.
Jurnal Agrimanex Vol.3 No.2, Maret 2023; halaman 178-188
Nilai  signifikan  untuk  X3  sebesar  0,007 yang  berarti  0,007  <  0,05,  jadi  variabel independen  X3  berpengaruh  nyata  secara parsial terhadap variabel dependen Hal ini berbanding  terbalik  dengan  Lusiani  et  al., (2018)  yang  menyatakan  bahwa  Curah hujan tidak berpengaruh signifikan terhadap  hasil  tangkap  ikan.  Nilai signifikan  untuk  X4  sebesar  0,144  yang berarti  0,144  >  0,05,  jadi  variabel independen  X4  tidak  berpengaruh  nyata secara parsial terhadap variabel dependen.

## SIMPULAN DAN SARAN
Hasil regresi diperoleh persamaan Y= -1775919,888  + 21619,513X1 – 160,916X2 + 30558,699X3 – 4664,191X4 .  Hasil  Uji  F menunjukkan bahwa seluruh variabel suhu, curah  hujan,  kelembabab,  dan  penyinaran matahari berpengaruh nyata secara bersama-sama/simultan  terhadap  variabel dependen.  Uji  t  menunjukkan  bahwa varibel  suhu  dan  curah  hujan  berpengaruh nyata  secara  parsial  terhadap  variabel dependen.  Sedangkan  varibel  kelembaban dan penyinaran matahari tidak berpengaruh nyata  secara  parsial  terhadap  variabel dependen yaitu produksi perikanan tangkap.  Saran  dari  penelitian  ini  adalah untuk para nelayan diharapkan memperhatikan  variabel  /indikator  yang dapat  mempengaruhi  jumlah  tangkapan ikan  agar  dapat  memprediksi  tangkapan ikan.

## REFERENSI
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Provinsi  Jawa  Timur  dalam  Angka 2022 .
[DKP]  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan Provinsi  Jawa  Timur  (2019).  Data Statistik Perikanan.
Ayuwardani,  R.  P.  (2018).  Pengaruh Informasi  Keuangan  dan  Non
Keuangan  terhadap  Underpricing Harga  Saham  pada  Perusahaan  yang Melakukan  Initial  Public  Offering (Studi Empiris Perusahaan Go Public yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia Tahun 2011-2015). Jurnal Nominal , 7 (1), 143 – 158.
Cintra,  A.  K.  A.,  Setyobudiandi,  I.,  & Fahrudin,  A.  (2017).  Analisis Kerentanan Perikanan Tangkap Akibat  Perubahan  Iklim  pada  Skala Provinsi. Marine  Fisheries , 8 (2),
223 – 233.
Damara, I. G. A. G. B. G., Dharma, I. G. B.
S.,  &  Suteja,  Y.  (2020).  Pengaruh Suhu Permukaan Laut terhadap Hasil Tangkapan Ikan Cakalang (Katsuwonus  pelamis)  di  Perairan Selat  Bali. Journal  of  Marine  and Aquatic  Sciences , 6 (2),  169 – 174. https://doi.org/10.24843/jmas.2020.v 06.i02.p3
Edrus,  I.  N.,  &  Setyawan,  I.  E.  (2013).
Pengaruh  Kecerahan  Air  di  Laut terhadap  Struktur  Komunitas  Ikan Karang  di  Perairan  Pulau  Belitung. Jurnal Penelitian Perikanan Indonesia , 19 (2), 55 – 64.
Ghozali,  I.  (2016)  Aplikasi  Analisis Multivariete  Dengan  Program  IBM SPSS  23.  Edisi  8.  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Lusiani,  Hndrawan,  A.,  &  Wahikun. (2018).  Pengaruh  Curah  Hujan terhadap Fluktuasi Produksi Penangkapan  Ikan  di  Laut  (Perairan Cilacap). Jurnal Saintara , 2 (2), 1 – 7.
Mona, M. G., Kekenusa, J. S., & Prang, J. D. (2015). Penggunaan regresi linear berganda untuk menganalisis pendapatan  petani  kelapa.  studi kasus:  petani  kelapa  di  desa  Beo, kecamatan  Beo  Kabupaten  Talaud. D’CARTESIAN:  Jurnal  Matematika Dan Aplikasi , 4 (2), 196 – 203.
Parura,  T.  C.  P.,  Kartini,  &  Yuniarti,  E. (2013).  Analisis  Dampak  Perubahan
p-ISSN 2723-3391, e-ISSN 2723-7702
Iklim terhadap Tingkat Kesejahteraan Nelayan  di  Desa  Sungai  Kakap Kabupaten  Kubu  Raya. Jurnal Teknologi Lingkungan Lahan Basah , 1 (1), 1 – 10.
Purnomo,  H.  A.,  Suryawati,  S.  H., Radjawane, I. M., & Sembiring, K. O. (2015). Perubahan  Ikim  di  Wilayah Pesisir:  Konsepsi  dan  Aplikasi Strategi Adaptasi . Penerbit ITB.
Rahardjo, M. F. (2007). Dampak Perubahan Iklim  terhadap  Sumber  daya  ikan perairan  tawar. Prosiding  Seminar Nasional Ikan , VI , 11 – 15.
Ridha,  A.  (2017).  Analisis  Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Pendapatan Nelayan  di  Kecamatan  Idi  Rayeuk. Jurnal Samudra Ekonomi Dan Bisnis , 8 (1), 646 – 652.
Sihotang,  N.  D.  (2019). Pengaruh  Angin, Suhu  dan  Curah  Hujan  terhadap Hasil Tangkapan Nelayan di Pelabuhan Perikanan Kota Batam . Suharyadi  dan  Purwanto.  2009.  Statistika untuk  Ekonomi  dan  Keuangan Modern. Jakarta : Salemba Empat.
Sugiyono.  (2013). Metode  Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D .
Sumaryam, S., Illahi, R. W., Aida, G. R., & Trisbiantoro,  D.  (2022).  Analisis Pendapatan  Potensial  Ekowisata Pasca Covid-19 Banyuurip Mangrove Center  (BMC)  di  Kecamatan  Ujung
Pangkah  Kabupaten  Gresik. Jurnal Perikanan  Unram , 12 (4),  681 – 690. https://doi.org/10.29303/jp.v12i4.396
Syahputra, A. F., Chen, S.-E., & Sujarwo, S. (2020). Superior Fishing
Commodities  In  Southcoast  of  East
Java,  Indonesia. Agricultural  Social
Economic  Journal ,
20 (1),  1 – 6.
https://doi.org/10.21776/ub.agrise.20 20.020.1.1
Wicaksana,  I.,  Putu  Eka  Wijaya,  I.,  & Fahmi Syahputra, A. (2022). Analisis Faktor  yang  Mempengaruhi  Ekspor Komoditas  PErikanan:  Pendekatan Gravity  Model. Jurnal  Agrimanex , 3 (1), 1 – 14.
Yogiswara,  I.  G.  N.  A.,  &  Sutrisna,  I.  K.
(2021).  Pengaruh  Perubahan  Iklim terhadap  Hasil  Produksi  Ikan  di Kabupaten Badung. E-Jurnal Ekonomi  Pembangunan  Universitas Udayana , 10 (9), 3613 – 3643.
Zulkhasyni.  (2015).  Pengaruh  Suhu Permukaan  Laut  terhadap  Hasil Tangkapan Ikan Cakalang di Perairan Kota  Bengkulu. Jurnal  Agroqua , 13 (2), 68 – 73.