Judul: Risk Assessment of Social-Ecological System (SES) of Neritic Tuna Fisheries in The North Waters of Madura Island
Abstrak: Social-ecological System (SES) perikanan tongkol terdiri dari elemen yang saling berkaitan dan mempengaruhi. Usaha perikanan pada social-ecological system perikanan tongkol di pesisir Pulau Madura dilakukan untuk meningkatkan kesejahteraan dengan mempertimbangkan kesehatan ekosistem dan kelestarian sumber daya ikan. Namun, terdapat risiko yang melekat pada setiap elemen maupun interaksi antarelemen yang berasal dari sejumlah faktor seperti keterbatasan informasi, ketidakpastian akibat keterlibatan masyarakat dalam pengambilan keputusan, serta dinamika ekosistem dan karakteristik populasi ikan tongkol. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi elemen yang saling berinteraksi dalam social-ecological system perikanan tongkol di Pulau Madura, khususnya di Pasongsongan dan Ambunten. Penilaian ketidakpastian dilakukan terhadap harga ikan harian sedangkan analisis status risiko dilakukan terhadap aktivitas masyarakat yang mempengaruhi risiko pada ekosistem dan populasi ikan tongkol. Identifikasi karakteristik dan hubungan antarelemen pada social-ecological system perikanan tongkol di Pulau Madura dilakukan mengikuti kerangka kerja Ostrom yang sesuai dengan lokasi penelitian. Analisis ketidakpastian harga ikan harian dilakukan terhadap harga ikan tongkol krai dan tongkol komo menggunakan simulasi monte carlo. Analisis status risiko ekosistem dan populasi ikan tongkol dinilai berdasarkan penilaian risiko berbasis ekosistem menggunakan model Comprehensive Assessment of Risk to Ecosystem (CARE). Hasil penilaian ketidakpastian dan status risiko menjadi acuan dalam menentukan langkah taktis untuk mengelola dan memitigasi risiko. Hasil identifikasi elemen social-ecological system menunjukkan elemen yang terlibat pada empat subsistem utama yaitu empat elemen pada sistem sumber daya, tiga elemen pada unit sumber daya, tiga elemen aktor, dua elemen pada sistem tata kelola sehingga membentuk dua interaksi dengan dua hasil. Berjalannya keempat subsistem dipengaruhi oleh faktor eksternal dari aspek sosial, ekonomi, dan politik serta ekosistem yang terkait dengan perubahan iklim dan polusi. Harga ikan tongkol harian memicu risiko akibat proses penentuan harga yang dilakukan oleh pedagang mengandung ketidakpastian karena sebaran nilai harga ikan tongkol harian memiliki nilai standar deviasi yang tinggi sehingga mempengaruhi pendapatan nelayan. Nilai standar deviasi ikan tongkol krai adalah Rp6.275 dan tongkol komo sebesar Rp8.324. Harga ikan tongkol komo menunjukkan potensi risiko yang lebih tinggi terhadap pendapatan nelayan. Aktivitas perikanan dan transportasi laut juga menjadi penyebab adanya risiko terhadap ekosistem dan populasi ikan tongkol. Perikanan jaring insang dan purse seine menjadi penyebab risiko lebih tinggi dibandingkan dengan perikanan cantrang dan transportasi laut non-perikanan. Terdapat sifat sinergistik antartekanan antropogenik sehingga meningkatkan potensi risiko terhadap ekosistem perairan utara Pulau Madura dan eksistensi populasi ikan tongkol. Nilai risiko terendah berasal dari aktivitas transportasi laut non-perikanan karena tidak ada kegiatan ekstraksi dalam pelayaran, namun secara tidak langsungv mempengaruhi kondisi parameter habitat melalui pencemaran lingkungan. Faktor perubahan iklim meningkatkan nilai risiko pada ekosistem dan populasi ikan tongkol melalui perubahan kondisi parameter fisika dan kimia perairan sehingga mengganggu fisiologis ikan tongkol. Langkah taktis terhadap ketidakpastian harga adalah pengadaan infrastruktur timbangan untuk meningkatkan akuntabilitas perhitungan hasil produksi. Pelaksanaan lelang dan pembinaan masyarakat terkait peningkatan mutu perlu dilakukan agar dapat meningkatkan kualitas dan harga jual ikan. Langkah taktis mitigasi risiko aktivitas manusia yang pertama memaksimalkan administrasi perizinan kapal, peningkatan pengawasan operasi penangkapan ikan, peningkatan pengetahuan nelayan, dan studi komprehensif.
Keyword: Climate change, Comprehensive Assessment of Risk to Ecosystem, risk, fisheries social-ecological systems, uncertainty

Judul: Analisis Bioekonomi Perikanan Tuna Madidihang (Thunnus albacares) Terhadap Kesejahteraan Nelayan Di Kelurahan Bolok, Kabupaten Kupang, Provinsi Nusa Tenggara Timur
Abstrak: Wilayah kedaulatan Indonesia memiliki potensi kekayaan sumber daya perikanan yang sangat besar. Tuna merupakan salah satu ikan pelagis besar dan termasuk komoditas yang memiliki keuntungan ekonomi yang besar. Kawasan Timur Indonesia merupakan kawasan yang memiliki sumber daya perikanan yang sangat potensial. Hampir sebagian ekstraksi ikan-ikan bernilai ekonomi tinggi seperti tuna, cakalang, dan udang dilakukan di wilayah Indonesia Timur. Perikanan tangkap bersifat akses terbuka. Eksploitasi sumber daya tuna madidihang di perairan NTT didominasi oleh kapal-kapal milik perusahaan, nelayan lokal maupun nelayan asing yang berasal dari provinsi lain. Kondisi ini menimbulkan adanya indikasi kelebihan tangkap secara ekonomi atau “economic overfishing” maupun “biological overfishing”. Minimnya pengetahuan nelayan akan ukuran ikan tuna layak tangkap, musim pemijahan, dan karakteristik biologis serta faktor ekonomi sangat berpengaruh terhadap kelebihan tangkap atau “economic overfishing” dan “biological overfishing”. Analisis bioekonomi tuna madidihang dilakukan dengan pendekatan secara biologi dan ekonomi. Pendekatan ini dilakukan untuk mengetahui tingkat optimal pengusahaan madidihang secara berkelanjutan.Pada analisis ini, pengelolaan madidihang dapat dilakukan pada tiga kondisi, yaitu Maximum Sustainable Yield (MSY), Maximum Economic Yield (MEY), dan Open Access (OA). Analisis bioekonomi dilakukan untuk menentukan tingkat pemanfaatan sumber daya perikanan yang optimal dan berkelanjutan. Pendekatan ini menggunakan formula perhitungan pengelolaan tuna madidihang dengan pendekatan model Clarke, Yoshimoto dan Pooley (CYP). Analisis bioekonomi menunjukkan bahwa telah terjadi economic overfishing dan biological overfishing dalam kegiatan penangkapan tuna madidihang di perairan NTT. Produksi aktual tuna madidihang sebesar 997,41 ton telah melebihi batas produksi tuna madidihang pada rezim MEY, MSY, dan OA. Jumlah rata-rata effort aktual sebesar 4532 unit standar alat tangkap jauh melebihi kapasitas pada rezim MEY< MSY < dan OA. Nilai biomassa (x) pada kondisi MEY adalahsebesar 2.253,3896 ton yang merupakan nilai biomassa tertinggi. Jumlah tangkapan atau harvest tertinggi berada pada kondisi MSY yaitu sebesar 989,0713 ton/tahun, dan jumlah effort tertinggi berada pada kondisi OA yaitu sebesar 1494,48 unit/tahun. Tingkat rente ekonomi nelayan tuna madidihang berdasarkan rezim pengelolaan MEY adalah sebesar Rp. 18.377.607,2488 yang merupakan tingkat rente optimal. Analisis ekonometrika dilakukan terhadap 30 nelayan responden yang mewakili 30 kapal penangkap tuna. Hasil analisis menunjukkan bahwa biaya operasional adalah faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan tuna madidihang di perairan NTT. Rata-rata surplus per trip yang diperoleh nelayan adalah sebesar Rp. 11.165.134. iv Berdasarkan hasil penelitian, perlu dibuat kebijakan pengelolaan perikanan tuna madidihang yang mengatur batas minimal ukuran tuna madidihang yang harus ditangkap dan batas penggunaan alat tangkap dalam rangka mengurangi indikasi adanya overfishing secara biologi dan ekonomi. Kebijakan ini harus didukung oleh aturan atau regulasi yang jelas serta pengawasan dari semua pihak yang terkait.
Keyword: tuna madidihang., surplus, overfishing, model CYP, analisis ekonometrika, Analisis bioekonomi

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: