Jurnal Optimalisasi Vol 3 No 4 APRIL 2017 P. ISSN  :  2477-5479 E. ISSN  :  2502-0501
OPTIMALISASI PENENTUAN SUMBER PASOKAN KOPI ARABIKA GAYO MELALUI PENDEKATAN HIRARCHICAL CLUSTERING DATA MINING
Arie Saputra 1 1) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Teuku Umar E-mail: ariesaputraubh@gmail.com

## ABSTRACT
Gayo coffee scattered in the mountains and being in two districts of the central highlands and Central Aceh district has become the center of world attention. Gayo Arabica coffee has a unique manifold and the added value created by the mountainous nature Gayo. This factor  makes  Gayo  Arabica  coffee  has  the  added  value  that  is  not  replaceable  by  other similar  commodities.  The  success  of  the  stakeholders  Gayo  coffee  obtain  certification which is organic, fairtrade, coffee practice and Geographic indication that can be a proof of the worldwide recognition of the quality and added value of this coffee. The average price of the last on the coffee harvest season in March 2012 ranged between Rp 100.000,- until Rp 110.000,- in each Kg grean bean on exporter level. Determination of clusters of farmers the right so that the quality and price of supplies could be predicted well by the cooperative as exporters  are very important. These routes and ketelusuran  origin coffee blend in one  location with other location mebuat coffee quality decreases. Mapping the supply  of  unclear  origin  uniformity  of  the  quality  of  the  coffee  making  is  difficult  to determine. This effect on selling prices decreased overall coffee farmers to the detriment of  farmers  with  good  quality  coffee.  The  good  name  of  the  cooperative  from  the viewpoint of importers deteriorate as evidenced by a decrease in the purchase price of the importer  in  the  contract.The  sampling  process  quality  coffee  supply  also  becomes difficult because unhomogenity supply region. Supply region is crucial to the quality of the  coffee  due  influenced  the  position  and  height  of  the  land.  Thus,  this  research  is expected to help formulate clusters of farmers so that the quality and price of coffee could be improved both in terms of farmers and exporters. The last hope of course the welfare of farmers and other stakeholders could be better.
Keywords: Data Mining, Optimization, Gayo Arabica Coffee, Supply Chain

## 1. PENDAHULUAN
Kopi Arabika Gayo, merupakan salah satu jenis komoditi dengan dengan standar kualitas dan harga terbaik di dunia. Kelebihan kopi Gayo terletak pada keunikan cita rasa dan flavor yang dibentuk oleh alam pegunungan gayo sehingga menjadikan nilai tambah komoditi  ini  tidak  tergantikan  di  dunia.  Dari  segi  harga,  menurut  Aceh coffee forum (2012) harga kopi Gayo rata-rata dijual pada posisi Rp 100.000,- /Kg dalam bentuk green bean .  Harga kopi Gayo jauh lebih tinggi, jika dibandingkan dengan kopi arabika impor dari Vietnam dengan kisaran harga pada rentang Rp 15.000,- sampai Rp 20.000,-. Salah
satu  kelemahan  dari  perdagangan  kopi  Gayo  adalah  masih  rendahnya  tingkat kesejahteraan petani.
Kopi Gayo merupakan komoditi terbesar kedua setelah kelapa sawit pada sektor pertanian dalam hal sumbangan pendapatan bagi Provinsi Aceh. Akan tetapi dengan nilai tambah  komoditi  yang  tidak  tergantikan  menjadikan  peluang  besar  bagi  sektor  ini dikembangkan untuk peningkatan perekonomian masyarakat.
Indikator  kesejahteraan  petani  dapat  ditingkatkan  dengan  penentuan  jalur tranportasi yang optimal sehingga biaya produksi bisa ditekan seminimal mungkin. Jalur transportasi  dapat  ditentukan  melalui  pengelompokkan  (kluster)  petani.  Pendekatan teknik  kluster  hirarki  dapat  menjadi  acuan  dasar  dalam  pengelompokan  petani berdasarkan posisi lahan. Tujuan khusus dari riset ini adalah :
1. Mendapatkan data variabel posisi lahan dihitung dari titik koperasi petani sehingga pengelompokan (kluster) petani dapat terukur dengan jelas.
2. Membuat kluster petani berdasarkan posisi lahan melalui analisis hirarki kluster data mining.
3. Menentukan nilai harga jual petani berdasarkan pengelompokan sentra produksi kopi

## 2. KAJIAN LITERATUR
Penentuan  jalur  transportasi  kopi  Gayo  menjadi  salah  satu  parameter  yang penting  bagi  petani  maupun  koperasi  yang  bertindak  sebagai  importir.  Parameter- parameter  atau  atribut-atribut  kluster  menjadi  indikator  capaian  yang  menjadi  penentu peningkatan kualitas dan produktifitas petani.
Teknik kluster data mining terbukti lebih bisa menghasilkan output yang terukur dengan syarat penentuan atributnya tepat [1]. Teknik hirarki kluster data mining terbagi dua  yaitu  agglomerative  (penempelan)  dan  divisive  (pemisahan)  [2].  Hampir  85% kawasan Aceh Tengah dan Bener Meriah ditanami ditanami kopi Arabika Gayo [3].
Kualitas  dan  kuantitas  kopi  Gayo  semakin  lama  semakin  menurun.  Salah  satu penyebabnya  karena  belum  terpetakan  dengan  jelas  kelompok  (kluster)  lahan  dengan kualitas  yang  baik  (terase  rendah)  oleh  koperasi.  Di  sisi  lain,  dengan  pengelompokkan lahan dengan kualitas biji kopi yang baik bisa memudahkan koperasi dalam menentukan posisi harga beli yang tepat bagi petani berdasarkan bobot (beban) rute tempuh petani ke koperasi. Oleh karena itu, atribut kluster harus mewakili kualitas, beban rute transportasi, produktifitas  lahan,  ketelusuran  serta  beban  rute  transportasi  dari  biji  kopi  yang dihasilkan petani.
Karena  itu  informasi  yang  lengkap  dan  utuh  berdasarkan  parameter  yang  tepat dalam  menentukan  harga  beli koperasi untuk  peningkatan kesejahteraan  petani.  Melalui pemetaan  jalur  transportasi  lahan  akan  sangat  membantu  bagi  dua  pelaku  yaitu  petani sebagai pemasok dan koperasi sebagai importir.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Lokasi Pengambilan Sampel
Sampel  lahan  akan  diambil  sebanyak  97  lahan  (petani)  yang  mewakili  25  desa dan 7 kecamatan. Kawasan Aceh Tengah terdiri dari 14 kecamatan dimana 7 kecamatan terpilih merupak sentra produksi dari kopi Gayo. Kecamatan dan desa pemilihan sampel terdiri dari:
1) Kecamatan Pegasing dengan jumlah 6 desa.
2) Kecamatan Kebayakan dengan jumlah 3 desa.
3) Kecamatan Atu lintang dengan jumlah 4 desa.
4) Kecamatan Jagong dengan jumlah 4 desa.
5) Kecamatan Silih Nara dengan jumlah 4 desa.
6) Kecamatan bintang dengan jumlah 4 desa.

## 3.2. Atribut Kluster
Pemilihan  atribut  kluster  petani  seperti  yang  dijelaskan  diatas  harus  bisa mewakili kualitas produk. Salah satu faktor terpenting yang menentukan kualitas biji kopi adalah ketinggian lahan. Selain dari itu pertimbangan harga jual kopi petani juga dilihat dari  jarak  tempuh.  Kesulitan  rute  yang  ditempuh  oleh  petani  juga  menjadi  faktor pertimbangan. Pada umumnya lahan dengan ketinggian yang dianggap sangat baik berada pada  lokasi  yang  susah  ditempuh  (areal  perbukitan)  serta  jarak  yang  sangat  jauh  dari koperasi.
Atribut  yang  bisa  dijadikan  pertimbang  disini  adalah  kecepatan  rata-rata  dan waktu  tempuh  petani  menuju  koperasi.  Produktifitas  lahan  juga  menjadi  pertimbangan bagi koperasi dalam  menilai harga jual  kopi petani.  Hal ini disebabkan karena  koperasi terikat  kontrak  dengan  importir  dalam  memenuhi  kuota  pasokan.  Semakin  luas  lahan yang dimiliki oleh seorang petani maka secara umum kemungkinan jumlah produksinya semakin  besar.  Jika  disimpulkan  ada  6  atribut  kluster  yang  akan  di  definisikan  dalam penelitian ini yaitu luas lahan, jarak, kecepatan rata-rata, titik koordinat, ketinggian dan waktu tempuh. Penentuan titik koordinat berguna dalam melihat lokasi pengelompokkan lahan petani yang akan di buat klusternya.
Pemilihan  teknik  hirarki  klustering  berdasarkan  kemampuan  metode  yang  lebih baik  dibandingkan k-means clustering dalam  menjustifikasi  jumlah  kluster.  Kluster Hirarki  dianggap  lebih  baik  dibandingkan  dengan  k-meas  karena  justifikasi  jumlah kluster bisa ditentukan berdasarkan hasil akhir dari analisis data. Sehingga, pengguna bisa menentukan  dengan  tepat  berdasarkan  justifikasi  kebutuhan  penelitian  dan  objek penelitian.  Sementara, k-means clustering mempunyai  sedikit  efek  bias  karena  jumlah kluster ditentukan di awal penelitian.

## 4. HASIL DAN DIKSKUSI
Analisis  data  akan  diolah  melalui  software  Matlab  2010b  untuk  mendapatkan jumlah  kluster  dari  masing  petani  yang  terdiri  atas  7  kecamatan.  Data  yang  akan diperoleh  berupa  jumlah  definif  kluster  dari  setiap  petani  yang  telah  dipetakan sebelumnya.  Data  ini  akan  memberikan  gambaran  bagi  koperasi  dalam  menentukan prioritas lokasi asal kopi serta kemungkinan penempatan kolektor (pengumpul) kopi pada masing masing lokasi kluster. Kluster juga akan mewakili kompleksitas penilaian harga jual kopi mulai dari kualitas sampai jumlah produksi petani
Tabel 1 Rekapitulasi data parameter klustering
No Luas lahan jarak Kec. Rata- rata Titik koordinat lintang titik koordinat bujur Ketinggian kondisi jalan Waktu Tempuh 1 0.8 1000 50 4.5762 96.8139 1211.5 4 260 2 2 1350 50.2 4.5754 96.8138 1207 4 365 3 1 1400 50.1 4.5765 96.8131 1197.5 4 415 4 0.25 590 16.6 4.5816 96.8905 1202 1 190
5 0.5 970 15.1 4.5813 96.8063 1210.5 1 303 6 1 1200 14.9 4.5812 96.8059 1236 1 360 7 0.5 1250 14.2 4.5803 96.8054 1245.5 1 360 8 2 4100 37.6 4.5637 96.8359 1272 4 540 9 1.5 8200 29.4 4.5648 96.8549 1391.5 4 951 10 1.5 6000 37.6 4.5468 96.8549 1391.5 4 903 11 1 7880  26.65 4.5592 96.8546 1413 4 1120 12 2 18900  39.3 4.4774 96.7796 1245.5 4 1800 13 1 19500  35.4 4.4732 96.7689 1646.5 4 1872 14 2 19530  34.2 4.4687 96.7645 1562.5 4 1998 15 1 20153 35 4.4732 96.7734 1634 4 2106 16 1 31510  30.5 4.5067 96.7652 1551.5 4 3996 17 1 31781  29.9 4.5102 96.7616 1540.5 4 4313.4 No Luas lahan jarak Kec. Rata- rata Titik koordinat lintang titik koordinat bujur Ketinggian kondisi jalan Waktu Tempuh 18 1 32880  28.7 4.5089 96.756 1551 4 4571.4 19 1.5 33020  28.1 4.5103 96.7547 1542 4 4633.8 20 0.5 6600 39 4.5459 96.7933 1288 4 540 21 0.5 7180 37.2 4.5454 96.7892 1283 4 720 22 2 7440 35.7 4.5462 96.7877 1370.5 4 944 23 0.5 8200 50 4.6424 96.8652 1237.5 5 1004 24 0.5 8860 48.1 4.6411 96.8722 1237 4 1094 25 0.5 8920 43.8 4.6472 96.864 1275 4 1123 26 0.5 9640 40.1 4.65 96.8637 1297 4 1208 27 1 10700  39.4 4.6524 96.8289 1322.5 5 979 28 1 11250  39.1 4.6564 96.8287 1360.5 5 1065 29 1 11670  39.7 4.6591 96.8295 1317 4 1162 30 0.5 12080  40.1 4.6597 96.8269 1313 4 1226 31 1.5 12500  34.3 4.6596 96.8516 1284.5 4 1265 32 1 12910  33.4 4.658 96.8543 1309.5 4 1371 33 1 13140  33.8 4.6602 96.8548 1309 4 1415 34 1 14140  31.7 4.6602 96.8627 1376 4 1676 35 1 18900  40.6 4.4678 96.7912 1723.5 5 2281 36 2 19310  40.1 4.4666 96.7941 1743.5 5 1745 37 2 20000  39.2 4.4643 96.7997 1803.5 5 1878 38 2 25400  37.4 4.4646 96.8092 1873 5 2098 39 1 26900  25.3 4.4604 96.8163 1842.5 5 2319 40 1 27200  24.9 4.4605 96.8195 1821.5 5 2374 41 1 28300  23.5 4.4649 96.8149 1757 4 2694 42 1 28510  22.9 4.4661 96.8154 1737 4 2802 43 2 21700  35.7 4.4547 96.7966 1517 5 1959 44 1 22230  33.1 4.4554 96.8014 1538 4 2061
45 1 22770  32.5 4.4514 96.8 1520 4 2216 46 0.5 22890  30.1 4.4514 96.7989 1512.5 4 2268 47 2 34890  37.4 4.4182 96.7734 1422.5 5 4044 48 1 35640  37.5 4.4154 96.7705 1418 4 4170 49 1.5 36450  37.8 4.413 96.7689 1416 4 4250 50 1 36880  36.1 4.4096 96.7674 1401 4 4330 51 1 43380  37.4 4.3976 96.7467 1586 5 4960 52 1 44410  35.3 4.3989 96.7385 1494.5 4 5204 53 1 44510  35.4 4.399 96.7376 1489.5 4 5231 54 1 44790  32.2 4.4006 96.7375 1485.5 4 5345 55 1 45890  37.4 4.3822 96.7477 1540.5 5 5534 56 1 46500  36.1 4.3806 96.7401 1526 5 5694 57 0.5 46930  35.9 4.3829 96.7382 1522 5 5810 No Luas lahan jarak Kec. Rata- rata Titik koordinat lintang titik koordinat bujur Ketinggian kondisi jalan Waktu Tempuh 58 0.8 47730  34.4 4.3781 96.7409 1523.5 5 5914 59 1 52030  26.6 4.3748 96.7755 1519 5 6503 60 1 54430  25.3 4.3662 96.7784 1611 5 6846 61 1 53600  25.9 4.374 96.7747 1530 5 7002 62 0.5 53840  25.8 4.3743 96.7746 1540.5 5 7065 63 1 55740  28.2 4.3873 96.752 1442.5 5 7058 64 1 56290 28 4.3904 96.7944 1436 5 7192 65 1 57590  27.3 4.387 96.7904 1453.5 5 7516 66 1 58550  29.1 4.3814 96.7899 1458.5 5 7687 67 2 6460 35.8 4.5938 96.7741 1162 4 634 68 1 7350 34.1 4.5888 96.7709 1187.5 4 813 69 1 7350 33.2 4.5844 96.7728 1276 3 1031 70 1 7950 30.7 4.5853 96.7744 1288.5 3 1199 71 1 12260  29.3 4.6559 96.7417 1083.5 4 1328 72 1 13100  28.1 4.6607 96.7436 1083 4 1454 73 1 13530  27.3 4.6628 96.7642 1119.5 4 1527 74 1 14060  27.5 4.667 96.7481 1109.5 4 1624 75 1 21700 31 4.6247 96.69 861 4 2044 76 1 22310  30.8 4.6266 96.6855 886.5 4 2132 77 1 23310  21.6 4.6527 96.6779 858 4 2304 78 1 24030  21.9 4.6521 96.6723 847 4 2427 79 0.5 24300  25.4 4.65 96.6771 993.5 4 2520 80 1 25400  23.9 4.6521 96.6772 1003.5 4 2709 81 1 26240  24.5 4.6469 96.6725 1026 4 3223 82 1 26124  23.6 4.6485 96.6723 1036 4 3448 83 1 21900  40.3 4.6321 96.9456 1287.5 4 1967 84 1 22150  40.1 4.6339 96.9469 1321.5 4 2029
85 1 22920  39.7 4.6353 96.9515 1425.5 4 2196 86 1 23410  37.8 4.6378 96.9492 1485.5 4 2324 87 1 25800  31.6 4.6161 96.9753 1246.5 4 2408 88 0.8 26690  30.7 4.6121 96.9824 1270.5 4 2493 89 0.5 27110  31.2 4.6109 96.9389 1265.5 4 2563 90 0.7 27580  31.4 4.6078 96.9885 1264 4 2672 91 1 27790 35 4.6073 96.9887 1256 4 2702 92 1 28150  36.5 4.6063 96.9899 1254.5 4 2843 93 0.5 28720  38.6 4.6037 969928 1239.5 4 2943 94 1 29120  37.4 4.6017 96.9956 1244.5 4 2990
No Luas lahan jarak Kec. Rata- rata Titik koordinat lintang titik koordinat bujur Ketinggian kondisi jalan Waktu Tempuh 95 0.5 31620  34.4 4.5889 96.0119 1279 4 3249 96 1 32840  34.2 4.5845 96.0202 1305 4 3422 97 0.5 33720  34.7 4.5854 96.0137 1268 4 3552 98 1 34130  34.3 4.5864 96.0112 1272 4 3728 Sumber : Pengolahan data, 2013
Hasil olah data klustering sementara dengan menggunakan software matlab 2010b
Gambar 1 Dendogram kluster (mahalanobis) Sumber : Pengolahan data Matlab edisi 10b, 2013

## 5. KESIMPULAN
Dendrogram kluster petani kopi Arabika yang diwakili 100 orang petani dari total 12  kecamatan  yang  ada,  maka  bisa  dilakukan  proses  pemotongan  ( cutting )  dengan melihat  kedekatan  jarak  vertikal  yang  dihasilkan.  Melalui  proses cutting ,  diperoleh kesimpulan  terdapat  7  Kluster  sumber  pasokan  kopi  Arabika  yang  bisa  memberikan keuntungan maksimal terhadap petani maupun koperasi. Ke tujuh kluster tersebut adalah Kluster 1: petani 2, kluster 2: petani 4 dan 6 yang mewakili kecamatan jagong, kluster 3: petani  17  yang  mewakili  kecamatan,  kluster  4:  petani  7,  14  dan15  yang  mewakili kecamatan kebayakan., kluster 5: petani 8 dan kluster 6: petani 12 mewakili kecamatan pegasing. Sementara kluster 7 mewakili sisa petani yang tidak termasuk kedalam kluster sebelumnya.  Kluster  7  merupakan  perwakilan  sumber  pasokan  dari  kecamatan  bintang. Dari hasil analysis ini dapat disimpulkan kecamatan bintang merupakan sumber pasokan yang dapat memberikan optimalisasi  keuntungan baik  dari sisi  koperasi  maupun petani. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk menentukan peringkat ( ranking ) kluster dan nilai optimlisasi  yang  bisa  diperikan  kepada  pelaku  dalam  hal  ini  petani  dan  koperasi. Rangking  dan  nilai  optimalisasi  ini  akan  sangat  berguna  dalam  menentukan  proses penanganan  yang  diperlukan  terhadap  daerah  sumber  pasokan  yang  telah  ditentukan sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Berry, MW. 2004. Text Mining: Clustering, Classification and Retrieval. New York: Springer.
[2]  Gan, G., Ma, C., Wu, J. 2007. Data Clustering: Theory, Algorithms and Application. Philadelpia: ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability
[3]  Jaya,  R.,  Machfud,  Ismail,  M.  2011.  Application  of  ISM  and  ME-MCDM Techniques  for  the  Identification  of  Stakeholders  Position  and Activity  Alternative to Improve Quality of Gayo Coffee. Bogor: Jurnal teknologi Industri Pertanian Vol 21 (1), 1-8.