Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74
Journal of Agribusiness and Community Empowerment
(JACE) Published by Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh http://jurnalpolitanipyk.ac.id/index.php/JACE ISSN 2655-4526 (online) 2655-2965 (print) Info: Received  04 08 2023
Revised    19 09 2023 Published 29 09 2023
Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Berdasarkan Kajian Karakteristik Petani Tahun 2022
Grouping of Districts/Cities in East Java Based on the Study of Farmer Characteristics in 2022
Fuad Ramdhan Dewantoro *1
1 Program Studi Magister Manajemen, Universitas Airlangga (UNAIR), Surabaya, Indonesia
Email: fuad.ramdhan.dewantoro-2022@feb.unair.ac.id

## Abstrak
Sektor pertanian mempunyai peranan yang strategis dalam memajukan perekonomian Indonesia termasuk di Provinsi Jawa Timur sebagai Provinsi yang potensial di sektor pertanian. Akan tetapi, dalam dekade terakhir terjadi penurunan jumlah petani yang disebabkan adanya permasalahan regenerasi yaitu fenomena petani usia tua atau aging farmer . Oleh karena itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Jawa Timur  berdasarkan  karakteristik petani tahun 2022 sehingga dapat dilihat gambaran umum dari kondisi petani di Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan analisis K-Means Cluster berdasarkan sembilan variabel meliputi umur, pendidikan, pengalaman kerja, jam kerja, status berusaha,  penggunaan  teknologi,  internet,  penghasilan  serta  pembukuan  usaha.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa terdapat sebanyak 5 kabupaten/kota tergolong kedalam cluster 1, terdapat 5 kabupaten/kota tergolong kedalam cluster 2, serta terdapat 28 kabupaten/kota pada cluster 3 . Kabupaten/Kota yang tergolong kedalam cluster 3 mempunyai kondisi karakteristik  petani  cukup  rentan  atau  kurang  baik  meliputi  rata-rata  penghasilan  petani  yang  paling  rendah,  tingkat pendidikan  petani  berada  pada  jenjang  SD,  persentase  petani  yang  menggunakan  teknologi,  internet  dan  melakukan pembukuan keuangan yang masih rendah serta pengalaman kerja yang paling lama. Ketiga cluster mempunyai kesamaan karakteristik yakni memiliki rata-rata usia petani dalam kategori tua atau aging farmer . Kondisi karakteristik petani pada Cluster 3  menjadi  penyebab  adanya  keengganan  masyarakat  untuk  melanjutkan  bekerja  di  sektor  pertanian,  sehingga menimbulkan adanya penurunan jumlah petani dalam dekade terakhir khususnya yang terjadi di Provinsi Jawa Timur.
Kata Kunci: Petani, Karakteristik, Cluster , Regenerasi, Kebijakan

## Abstract
The agricultural sector has a strategic role in advancing the Indonesian economy, including in East Java Province as a potential province in the agricultural sector. However, in the last decade, there has been a decline in the number of farmers due to regeneration problems, namely the phenomenon of aging farmers. Therefore, this study aims to group districts/cities in East Java Province based on the characteristics of farmers in 2022 so that an overview of the condition of farmers in East Java can be seen. This study uses K-means cluster analysis based on nine variables, including age, education, work experience, working hours, business status, technology use, internet, income, and business bookkeeping. The results showed that  there  were  as  many  as  5  districts/cities  belonging  to  cluster  1,  5  districts/cities  belonging  to  cluster  2,  and  28 districts/cities in cluster 3. Districts/cities belonging to Cluster 3 have characteristics of farmers that are quite vulnerable or not good, including the lowest average income of farmers, the level of education of farmers at the elementary level , the lowest  percentage  of  farmers  who  use  technology,  the  internet,  and  do  financial  bookkeeping,  and  the  longest  work experience . The three clusters have similar characteristics in that they have an average age of farmers in the old category, or aging farmer. The characteristics of farmers in Cluster 3 are the cause of people's reluctance to continue working in the agricultural sector, resulting in a decline in the number of farmers in the last decade, especially in East Java Province.
Keywords: Farmer, Characteristics, Cluster, Regeneration, Policy .
Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74

## Pendahuluan
Indonesia  sejak  dulu  dikenal  sebagai  salah  satu  negara  yang  memiliki  sumber  daya  alam melimpah  khususnya  pada  sektor  pertanian  meliputi  Tanaman  Pangan,  Hortikultura,  Perkebunan, Kehutanan, Peternakan dan Perikanan. Oleh karena itu, sektor pertanian mempunyai peranan yang strategis  dalam  memajukan  perekonomian  Indonesia  khususnya  berkaitan  dengan  program terwujudnya ketahanan pangan, pengentasan kemiskinan, penyerapan tenaga kerja, serta peningkatan daya  saing  yang  selaras  dengan goals pertama  dan  kedua  dari sustainable  development  goals (Kementrian Pertanian, 2020). Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2022, sektor pertanian  menyumbang  sebesar  12,40  persen  terhadap  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  Indonesia yang  berada  di  peringkat  ketiga  setelah  sektor  industri  dan  perdagangan  serta  mempunyai  laju pertumbuhan  pada  tahun  2020  sebesar  1,77  persen  yang  terus  meningkat  hingga  mencapai  2,25 persen pada tahun 2022. Selain itu, sektor pertanian juga mampu menyerap tenaga kerja terbanyak pada tahun 2022 sebesar 28,60 persen.
Pertanian  di  indonesia  dalam  proses  perkembangannya  tentu  saja  menghadapi  berbagai tantangan,  khususnya berkaitan  dengan  kecenderungan  terjadinya  penurunan  jumlah  petani  dalam beberapa  dekade  terakhir  yang disebabkan  adanya  kesulitan  dalam  regenerasi  petani  (Saleh  et  al., 2021).  Fenomena  ini  dapat  terlihat  dari  hasil  Sensus  Pertanian  2013  yang  memberikan  gambaran bahwa jumlah rumah tangga pertanian di Indonesia sebesar 26,14 juta yang mengalami penurunan sebanyak 5,03 juta dibandingkan hasil Sensus Pertanian 2003 dengan jumlah rumah tangga pertanian sebesar  31,17  juta.  Hal  tersebut  juga  terjadi  pada  Provinsi  Jawa  Timur  yang  merupakan  Provinsi dengan Penyumbang PDB sektor pertanian paling tinggi dibandingkan provinsi lainnya pada Tahun 2022 yakni sebesar Rp 303.292,05 milyar serta provinsi yang memiliki jumlah petani paling banyak pada tahun 2018 berdasarkan hasil Survei Pertanian Antar Sensus (SUTAS) yakni sebesar 6.290.107 jiwa (Badan Pusat Statistik, 2018).
Adanya  fenomena  penurunan  jumlah  petani  yang  disebabkan  permasalahan  regenerasi  di Provinsi Jawa Timur dapat terlihat berdasarkan data BPS Tahun 2022, yakni dari 3 sektor lapangan usaha  yang  utama,  menunjukkan  bahwa  sektor  pertanian  menyerap  tenaga  kerja  pemuda  paling rendah dibandingkan sektor manufaktur dan jasa yaitu sebesar 15,38 persen  (Badan Pusat Statistik, 2022).  Permasalahan  regenerasi  petani  di  Jawa  Timur  juga  disebabkan  karena  adanya  fenomena petani usia tua atau aging farmer yaitu petani yang memiliki usia berada pada rentang 40-60 tahun (Susilowati, 2016). Hal tersebut terlihat dari data SUTAS 2018 yang menunjukkan terdapat sebanyak 67,71%  petani  di  Jawa  Timur  berusia  di  atas  45  tahun.  Dengan  demikian,  hal  tersebut  menjadi indikasi bahwa fenomena penurunan jumlah petani merupakan hal yang serius dan perlu dicarikan solusi oleh semua pihak terkait. Ini dikarenakan, petani merupakan salah satu unsur terpenting dalam menjamin ketersediaan pangan, artinya fenomena berkurangnya jumlah petani mempunyai hubungan yang positif atau selaras dengan terjadinya  penurunan produktivitas pertanian yang pada akhirnya menyebabkan terjadinya penurunan ketahanan pangan (Taufiqurrohman & Jayanti, 2022).
Saat ini regulasi atau kebijakan untuk mengatasi  berbagai tantangan pada sektor pertanian masih terfokus pada pengembangan jenis tanaman pangan, perbaikan teknologi, serta permasalahan terkait  lahan  (Anwarudin  et  al.,  2018).  Sedangkan  upaya  perbaikan  sumber  daya  manusia  petani masih terfokus pada penambahan kapasitas dan penguatan petani di kelompok usia tua serta belum terdapat  perhatian  yang  cukup  dalam  hal  regenerasi  petani  (Anwarudin  et  al.,  2020).  Berkaitan dengan hal tersebut, perlu adanya suatu regulasi atau kebijakan yang terfokus pada karakteristik dari petani agar mampu menciptakan SDM petani yang tidak hanya terpenuhi dari sisi kuantitas tetapi juga kualitasnya.
Menurut  (Hadiutomo,  2012),  petani  merupakan  profesi  yang  bekerja  di  sektor  pertanian meliputi tanaman pangan (sawah, kebun, ladang), perkebunan, peternakan, perikanan, hortikultura, kehutanan yang diusahakan pada suatu lahan dengan tujuan untuk memperoleh keuntungan ekonomi. Menurut  (Manyamsari  &  Mujiburrahmad,  2014;  Maswadi  et  al.,  2018),  karakteristik  petani merupakan gambaran sisi individual atau identitas dari seorang petani yang berpengaruh terhadap proses  keberlangsungan  usaha  pertanian  karena  menggambarkan  perilaku  yang  berkaitan  dengan motivasi,  ciri  khas  individu,  konsep  dan  nilai  diri,  pengetahuan  atau  keterampilan,  umur,  jumlah anggota keluarga, pendidikan, tanah, serta lama bertani yang berasal dari internal dan eksternal.
Menurut  (Sudrajat  et  al.,  2022),  karakteristik  internal  meliputi  umur  yang  berpengaruh terhadap kinerja petani, masa kerja atau pengalaman yang berperan terhadap inovasi yang dihasilkan
Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74
petani dalam bekerja, tingkat pendidikan sebagai penentu seberapa besar pengetahuan dan wawasan yang dimiliki petani, serta pendapatan atau penghasilan petani yang dapat menggambarkan tingkat kesejahteraan petani dan kecukupan modal yang dimiliki. Sedangkan karakteristik eksternal meliputi semua  hal  yang  datangnya  dari  luar  diri  petani  dan  berpengaruh  terhadap  peningkatan  kapasitas maupun ketrampilan petani dalam bekerja misalnya pelatihan/penyuluhan, media informasi maupun teknologi, internet serta interaksi sesama petani.
Beberapa  penelitian  terdahulu  juga  menunjukkan  bahwa  faktor  dari  karakteristik  petani sangat  penting  dijadikan  sebagai  dasar  pengambilan  kebijakan  untuk  mengatasi  tantangan  yang dihadapi  sektor  pertanian  khususnya  terkait  fenomena  berkurangnya  jumlah  petani.  Contohnya penelitian yang dilakukan oleh (Yuliana & Nadapdap, 2020), memberikan gambaran bahwa petani yang telah berusaha dalam waktu cukup lama akan sulit beradaptasi atau menyesuaikan diri dengan adanya  inovasi  atau  hal-hal  baru  yang  disebabkan  kebiasaan  bertani  yang  telah  turun  menurun dilakukan dari nenek moyang. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh (Faqih, 2020), menunjukkan bahwa umur petani sebagai karakteristik individu berpengaruh langsung terhadap fisik dan pola pikir petani.  Umur  berhubungan  dengan  kapasitas  dan  efektivitas  dari  pelaksanaan  kegiatan pelatihan/penyuluhan, dan kemampuan  dalam  menerima  serta  mengadopsi  inovasi  yang berkaitan dengan peningkatan kinerja.
Penelitian yang dilakukan oleh (Daryana et al., 2019), menggambarkan bahwa karakteristik pendidikan  tidak  hanya  berguna  dalam  peningkatan  ilmu,  pemahaman,  keterampilan dan  sikap, namun  juga  berguna  bagi  petani  dalam  menerima  berbagai  informasi  mengenai  penggunaan teknologi  secara  efektif  dan  efisien.  Selain  itu  didapatkan  pula  hasil  yang  menunjukkan  bahwa semakin  lama  pengalaman  seseorang  menjadi  petani  berbanding  lurus  dengan  produktivitas  serta pendapatan yang dihasilkan. Ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh (Rachmah et al., 2019),  menunjukkan  bahwa  besarnya  penghasilan/  pendapatan  dipengaruhi  oleh  adanya  faktor internal yang terdiri dari umur, tingkat pendidikan, dan lama berusaha tani.
Berdasarkan  permasalahan  dan  teori-teori  di  atas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  berdasarkan  karakteristik  petani  tahun 2022 sehingga dapat dilihat gambaran umum dari kondisi petani di Jawa Timur. Hasil analisis dari pengelompokkan  kabupaten/kota  berdasarkan  karakteristik  petani  tahun  2022  di  Provinsi  Jawa Timur tersebut, dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan pemerintah daerah dalam mengambil suatu  kebijakan  atau  regulasi  guna  mengatasi  tantangan  atau  permasalahan  terkait  fenomena berkurangnya jumlah petani dalam dekade terakhir.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang berasal  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS), Survei  Angkatan  Kerja  Nasional  (SAKERNAS)  Agustus  2022  yang  telah  dilakukan  pengolahan lebih lanjut secara mandiri menyesuaikan kebutuhan penelitian. Konsep Petani yang digunakan pada penelitian ini berdasarkan pendekatan yaitu penduduk berusia 15 tahun ke atas yang bekerja pada sektor  pertanian  dengan  status  pekerjaan  berusaha  sendiri,  berusaha  dibantu  oleh  pekerja  tidak tetap/pekerja  keluarga/tidak  dibayar  serta  berusaha  dibantu  pekerja  tetap  dan  dibayar.  Selain  itu konsep  Penggunaan  Teknologi  oleh  Petani  yang  dimaksud  pada  penelitian  ini  yaitu  petani  yang dalam  bekerja  menggunakan:  Komputer  ( PC,  notebook,  laptop,  tablet  atau  PDA ), Smartphone/Handphone (HP) , Teknologi digital lain (kamera digital, alat perekam suara, alat hitung digital, alat kesehatan digital, dan alat digital lainnya) sesuai dengan Konsep yang digunakan pada Survei  Angkatan  Kerja  Nasional  (SAKERNAS).  Terdapat  9  variabel  karakteristik  petani  yang digunakan pada penelitian ini, berdasarkan hasil pengolahan SAKERNAS Agustus 2022, meliputi:

## Tabel 1. Variabel Karakteristik Petani yang Digunakan Pada Penelitian
No Variabel Keterangan
1 Pendidikan Rata-Rata Pendidikan Petani Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022 2 Umur Rata-Rata Umur Petani Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022 3 Berusaha Sendiri
Persentase Petani dengan Status Pekerjaan Berusaha Sendiri Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022
( lanjutan di halaman berikutnya )
Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74

## Tabel 1. Lanjutan
4 Penghasilan Rata-Rata Penghasilan Petani Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022
5 Teknologi Persentase Petani yang Menggunakan Teknologi dalam Bekerja Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022 6 Internet Persentase Petani yang Menggunakan Internet dalam Bekerja Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022
7 Pembukuan Persentase  Petani  yang  Melakukan  Pembukuan  Usaha  Menurut  Kabupaten/Kota  di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022
8 Jam kerja Rata-Rata Jam Kerja Petani Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022
9 Pengalaman Rata-Rata Pengalaman/Masa Kerja Petani Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2022
Sumber: Data Hasil Pengolahan SAKERNAS Agustus 2022, BPS.
Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  menurut  karakteristik  petani tahun  2022  pada  penelitian  ini  menggunakan  Analisis K-Means  Cluster .  Menurut  Faisal  dalam (Suryono,  2021),  analisis K-Means  Cluster bertujuan  untuk  membagi  data  menjadi  beberapa kelompok  berdasarkan  mekanisme  partisi  sehingga  didapatkan  nilai  variasi  terkecil  didalam  satu cluster dan nilai variasi terbesar antar cluster . Dengan demikian menurut (Rahmadina et al., 2020), kabupaten/kota yang memiliki kesamaan karakteristik akan dikelompokkan pada satu cluster yang sama,  dan  kabupaten/kota  yang  memiliki  perbedaan  karakteristik  akan  dikelompokkan  kedalam cluster yang lain. Setiap cluster memiliki titik pusat yang disebut centroid. Pengolahan analisis K- Means Cluster pada penelitian ini menggunakan bantuan software SPSS20.
Kabupaten/Kota yang memiliki sebagian besar nilai karakteristik petani di atas rata-rata akan dikategorikan sebagai cluster yang tidak rentan terhadap potensi berkurangnya jumlah petani , sedangkan Kabupaten/Kota yang memiliki sebagian besar nilai karakteristik petani di bawah rata- rata  akan  dikategorikan  sebagai cluster  yang  rentan  terhadap  potensi  berkurangnya  jumlah petani . Berikut langkah-langkah analisis K-Means Cluster pada penelitian ini:
1. Tentukan Z-Scored pada setiap Karakteristik dan Jumlah cluster yang akan dibentuk Pada  penelitian  ini,  penentuan  banyaknya  jumlah cluster yang  digunakan  untuk mengelompokkan  kabupaten/kota  berdasarkan  pada professional  judgment peneliti  yaitu sebanyak 3 cluster yang akan dibentuk.
2. Tentukan Nilai Centroid
Dalam menentukan nilai centroid untuk awal iterasi, nilai centroid awal dilakukan secara acak. Sedangkan  menentukan  nilai  centroid  tahap  iterasi  berikutnya  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
𝐶 𝑖 = 1 𝑁 𝑘 ∑ 𝑋 𝑗𝑖 𝑁 𝑘 𝑗=1 …………………………………………………………...….……………..(1) keterangan:
𝐶 𝑖 = centroid pada variabel ke i 𝑁 𝑘 = banyaknya jumlah anggota cluster ke k 𝑋 𝑗𝑖 = data ke j variabel ke I untuk cluster yang dimaksud
3. Hitung jarak antara titik centroid dengan titik setiap objek. Untuk menghitung jarak ini, dapat menggunakan persamaan Euclidean Distance , yaitu
𝑑 𝑒 =   √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑐 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ……………………………………………………………………....(2)
4. Menentukan Kelompok dari objek Untuk  menentukan  anggota cluster adalah  dengan  memperhitungkan  jarak  terpendek  ke centroid. Nilai yang yang digunakan dalam bentukmatriks jarak 0 atau 1, dimana nilai 1 untuk data yang dialokasikan pada cluster tersebut dan 0 untuk data yang dialokasikan pada cluster yang lain.
5. Kembali ke langkah 2, lakukan iterasi hingga nilai centroid yang dihasilkan tetap dan anggota cluster tidak berpindah ke cluster lain
Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74
Gambar 1. Flowchart K-means Clustering (Sulistiyawati & Supriyanto, 2021)

## Hasil dan Pembahasan
Statistik Deskriptif
Hasil Deskriptif dari Karakteristik Petani di Jawa Timur Tahun 2022 yang diperoleh pada penelitian ini tertuang pada tabel berikut:
Tabel 2. Nilai Karakteristik Petani Tahun 2022 Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur
Kabupaten Pendi dikan Umur Berusaha sendiri Penghasil an Tekno logi Intern et Pemb ukuan Jam Kerja Penga laman Bangkalan 1,65 53,89 23,75 921.545 8,96 10,50 0,43 27,87 25,01 Banyuwangi 2,35 55,04 36,07 2.046.281 19,29 66,54 12,27 36,27 20,18 Blitar 2,25 55,93 32,65 1.427.058 29,86 70,50 18,21 31,16 21,17 Bojonegoro 1,98 54,95 19,40 1.441.486 7,58 55,94 1,56 33,15 27,85 Bondowoso 1,60 55,49 42,49 1.208.128 14,67 49,15 7,83 24,82 25,61 Gresik 2,20 55,88 41,24 2.441.333 15,37 78,26 10,63 33,64 30,00 Jember 1,83 55,43 50,33 2.055.834 8,43 70,50 7,17 32,33 20,39 Jombang 2,50 53,80 24,82 2.239.584 14,74 77,83 15,06 36,61 21,57 Kediri 2,33 57,46 40,42 1.914.855 14,49 78,26 13,48 33,99 26,27 Kota Batu 2,39 54,34 50,67 3.257.600 44,69 97,14 26,23 39,39 18,39 Kota Blitar 3,50 51,33 54,37 1.673.475 47,74 93,84 32,50 31,53 12,24 Kota Kediri 4,57 50,94 64,03 1.377.058 33,38  100,00 0,00 24,32 8,09 Kota Madiun 3,85 43,07 51,46 2.037.760 30,83  100,00 30,83 44,36 8,91 Kota Malang 2,73 51,45 67,48 2.356.538 73,08 84,07 12,08 34,91 11,76 Kota Mojokerto 2,34 64,05 44,36 1.293.333 19,23  100,00 29,23 26,6 36,22 Kota Pasuruan 2,04 51,15 46,95 2.678.765 42,00 92,06 8,81 47,47 25,08 Kota Probolinggo  3,22 54,33 38,85 3.940.104 63,32 63,56 20,77 28,03 14,14 Kota Surabaya 3,78 56,27 73,56 3.319.556 39,55  100,00 28,56 37,17 16,24 Lamongan 2,31 53,99 45,07 1.828.712 5,81 53,61 4,81 35,3 27,61 Lumajang 1,91 54,54 52,55 1.869.904 10,81 65,15 9,31 31,93 24,31 Madiun 2,10 57,81 35,86 1.323.918 11,59 61,27 8,51 26,23 24,78 Magetan 2,31 58,87 15,09 1.770.016 17,33 72,75 6,07 34,78 25,48 Malang 2,24 55,22 37,87 2.034.595 24,14 77,71 11,27 34,07 22,74 Mojokerto 2,23 55,19 36,21 1.487.604 7,06 71,94 9,15 39,56 29,02 Nganjuk 2,30 52,81 28,63 3.039.940 7,59 72,35 11,99 34,93 19,46 Ngawi 2,15 57,02 19,70 1.394.031 30,12 77,84 11,26 31,18 27,86 (lanjutan di halaman berikutnya)
Tabel 2. Lanjutan Pacitan 2,40 57,87 30,89 882.169 12,92 78,33 2,14 28,05 24,68 Pamekasan 1,70 50,33 10,18 1.222.687 30,59 17,74 5,57 29,12 15,31 Pasuruan 1,98 51,73 39,88 1.768.055 16,65 94,34 8,41 30,96 23,98 Ponorogo 2,06 57,43 31,27 948.709 18,57 76,11 6,55 27,84 21,26 Probolinggo 1,74 51,78 35,32 2.116.011 16,24 52,60 11,31 26,12 26,32 Sampang 1,27 53,15 13,81 1.175.096 11,09 5,95 0,46 20,9 23,61 Sidoarjo 3,16 60,00 50,30 5.468.616 36,69  100,00 36,27 29,44 26,80 Situbondo 1,92 53,18 26,10 1.752.948 31,26 41,47 34,00 30,95 24,88 Sumenep 1,75 51,95 34,19 1.577.014 16,15 11,96 3,17 26,86 26,00 Trenggalek 2,12 57,22 38,70 934.276 13,28 57,67 4,51 28,39 22,27 Tuban 1,91 55,89 22,71 1.813.512 4,62 73,80 2,70 34,87 28,73 Tulungagung 2,24 57,42 30,32 1.706.681 21,06 88,75 21,14 31,43 23,44 Jawa Timur 2,04 54,83 32,33 1.675.219 16,06 60,25 8,7 35,45 24,01
Sumber: Data Hasil Pengolahan SAKERNAS Agustus 2022, BPS.
Hasil  pengolahan  variabel  karakteristik  petani  tahun  2022  menurut  Kabupaten/Kota  di Provinsi Jawa Timur ditampilkan pada tabel 2. Pada  variabel karakteristik pendidikan petani telah dilakukan pengkategorian menjadi kode 1-8 dengan rincian sebagai berikut:
1. Tidak/belum tamat SD,
2. SD/MI/SDLB/Paket A,
3. SMP/MTs/SMPLB/Paket B,
4. SMA/MA/SMLB/SMK/MAK/Paket C,
5. Diploma I/II/III,
6. S1/Diploma IV,
7. S2,
8. S3.
Berdasarkan  tabel  2  dapat dikatakan  bahwa pada  tahun 2022  tingkat  pendidikan  petani di Jawa Timur masih tergolong cukup rendah karena memiliki nilai rata-rata tingkat pendidikan petani pada  tahun  2022  sebesar  2,04  atau  secara  rata-rata  masih  berada  pada  tingkat  pendidikan SD/MI/SDLB/Paket  A.  Bondowoso  menjadi  kabupaten  yang  mempunyai  rata-rata  tingkat pendidikan  petani  terendah  dengan  nilai  1,60,  yang  artinya  pada  kabupaten  Bondowoso  masih terdapat petani yang berstatus tidak/belum tamat SD. Sedangkan kota Kediri mempunyai rata-rata tingkat pendidikan petani tertinggi di Provinsi Jawa Timur dengan nilai 4,57, yang artinya pada tahun 2022 secara rata-rata petani di kota Kediri telah memiliki tingkat pendidikan SMA/sederajat bahkan lebih. Tingkat Pendidikan petani di Jawa Timur yang secara rata-rata berada pada jenjang Sekolah Dasar (SD) tentu saja akan berimbas kepada keterbatasan kemampuan petani dalam mengelola usaha nya  serta  keterbatasan  untuk  mempelajari  teknik-teknik  terbaru  dalam  bertani  sehingga  hal  ini berdampak negatif terhadap produktivitas petani.
Selain itu, hasil pengolahan menunjukkan bahwa pada tahun 2022 nilai rata-rata umur petani di Provinsi Jawa Timur sebesar 54,83 sehingga berada pada kelompok usia 40-60 tahun yang dikenal dengan  istilah  petani  usia  tua  atau aging  farmer (Susilowati,  2016).  Bila  dilihat  lebih  rinci,  kota Madiun mempunyai rata-rata umur petani paling rendah di Provinsi Jawa Timur yakni sebesar 43,07 namun angka tersebut masih tergolong kedalam kelompok aging farmer . Artinya secara deskriptif terlihat bahwa kondisi pertanian di Provinsi Jawa Timur sedang mengalami permasalahan regenerasi petani. Jika dilihat berdasarkan status pekerjaan, pada tahun 2022 di Provinsi Jawa Timur terdapat 32,33  persen  petani  yang  berusaha  sendiri.  Serta  memiliki  rata-rata  penghasilan  per  bulan/orang sebesar Rp1.675.219 dengan rincian kabupaten Pacitan memiliki rata-rata penghasilan petani paling rendah sebesar Rp882.169/orang/bulan sedangkan kota Probolinggo memiliki rata-rata penghasilan petani tertinggi sebesar Rp3.940.104/orang/bulan. Berdasarkan hal tersebut dapat dikatakan bahwa profesi petani di Jawa Timur pada tahun 2022 kurang berkontribusi dalam peningkatan kesejahteraan penduduk  yang bekerja  sebagai  petani,  bahkan  penghasilan  secara  rata-rata  petani  masih  dibawah UMR Jawa Timur sebesar Rp 1.891.567 pada tahun 2022.
Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74
Hal lain yang menarik adalah pada tahun 2022 di Provinsi Jawa Timur hanya terdapat 16,06 persen  petani  yang  menggunakan  teknologi  digital dalam  bekerja  seminggu  terakhir meliputi penggunaan  komputer, smartphone/handphone serta  teknologi  digital  lain  seperti  kamera,  alat perekam suara dll. Selain itu, pada tahun 2022 terdapat sebanyak 60,25 persen petani di Jawa Timur yang menggunakan internet termasuk pengunaan whatsapp, facebook, instagram, twitter atau media sosial  lainnya  yang  digunakan  untuk  kepentingan  pekerjaan.  Artinya,  walaupun  secara  rata-rata petani di Jawa Timur berada pada kelompok umur tua dengan tingkat pendidikan yang cukup rendah, akan  tetapi  untuk  penggunaan  terkait  internet  dalam  pekerjaan  dapat  dikatakan  sudah  cukup  baik karena sudah lebih dari separuh petani yang menggunakan internet. Namun tetap diperlukan adanya upaya  peningkatan  secara  terus  menerus  khususnya  terkait  penggunaan  teknologi  dalam bekerja/bertani.
Tabel  2  juga  memberikan  indikasi  bahwa  pada  tahun  2022  sistem  pengelolaan  usaha pertanian  yang  dilakukan  oleh  petani  di  Jawa  Timur  belum  berdasarkan  manajemen  yang  baik khususnya  terkait  pencatatan  laba/rugi,  neraca  (pengeluaran  dan  pemasukan).  Ini  ditandai  dengan persentase  petani  yang  melakukan  pembukuan  secara  sederhana  (untuk  keperluan  pribadi/ pembayaran iuran) maupun pembukuan lengkap (laba/rugi dan neraca) hanya sebesar 8,7 persen. Hal ini perlu menjadi perhatian khusus bagi pemerintah daerah agar petani di Provinsi Jawa Timur dapat lebih  baik  dalam  pengelolaan  manajemen  usaha  pertanian  yang  dilakukan  khususnya  berkaitan dengan keuangan.
Hasil  lainnya  menunjukkan  bahwa  rata-rata  jam  kerja  yang  biasanya  dilakukan  petani  di Jawa timur dalam seminggu terakhir untuk mengelola usaha pertanian nya adalah selama 35,45 jam. Ini menandakan bahwa pada tahun 2022, rata-rata petani di Jawa Timur termasuk kategori pekerja penuh  waktu  karena  telah  bekerja/bertani  selama  35-40  jam  dalam  satu  minggu.  Sedangkan  bila dilihat  menurut  pengalaman  bekerja,  pada  tahun  2022  rata-rata  petani  di  Jawa  Timur  memiliki pengalaman kerja selama 24,01 tahun berdasarkan pekerjaan/usaha pertanian terakhir yang sedang jalani. Kabupaten/kota yang mempunya rata-rata pengalaman kerja petani paling rendah adalah kota Kediri selama 8,09 tahun dan diikuti oleh kota Madiun selama 8,91 tahun. Fenomena yang mungkin terjadi di kedua kota tersebut adalah karena adanya peningkatan jumlah petani milenial atau petani usia muda sehingga menyebabkan rata-rata pengalaman bekerja sebagai petani menjadi rendah.

## Statistik Inferensia
Berdasarkan  hasil  pengolahan  analisis K-Means  Cluster menggunakan  bantuan software SPSS20  dengan  jumlah cluster yang  ingin  dibentuk  sebanyak  tiga  (3)  berdasarkan  9  variabel karakteristik petani, maka diperoleh beberapa output sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Output dari Cluster Membership
No Kabupaten/Kota Cluster Distance No Kabupaten/Kota Cluster Distance 1 Pacitan 3 1,731 20 Magetan 3 1,898 2 Ponorogo 3 1,459 21 Ngawi 3 1,704 3 Trenggalek 3 1,362 22 Bojonegoro 3 1,503 4 Tulungagung 3 1,798 23 Tuban 3 1,680 5 Blitar 3 1,461 24 Lamongan 3 1,651 6 Kediri 3 1,466 25 Gresik 3 1,545 7 Malang 3 1,225 26 Bangkalan 3 2,589 8 Lumajang 3 1,509 27 Sampang 3 3,548 9 Jember 3 1,645 28 Pamekasan 3 3,290 10 Banyuwangi 3 1,388 29 Sumenep 3 2,424 11 Bondowoso 3 1,712 30 Kota Kediri 1 3,661 12 Situbundo 3 2,810 31 Kota Blitar 1 1,929 13 Probolinggo 3 1,620 32 Kota Malang 1 2,311 14 Pasuruan 3 1,727 33 Kota Probolinggo 2 2,923 15 Sidoarjo 2 2,638 34 Kota Pasuruan 1 3,700 16 Mojokerto 3 1,954 35 Kota Mojokerto 2 4,312 17 Jombang 3 1,776 36 Kota Madiun 1 3,119 18 Nganjuk 3 2,124 37 Kota Surabaya 2 2,443 19 Madiun 3 1,341 38 Kota Batu 2 2,054
Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74

## Tabel 4. Hasil Output Uji ANOVA
Karakteristik Cluster Error F Sig. Mean Square df Mean Square df Z Score Pendidikan 10,218 2 0,473 35 21,590 0,000 Z Score Umur 7,759 2 0,614 35 12,641 0,000 Z Score Berusaha sendiri 8,832 2 0,552 35 15,987 0,000 Z Score Penghasilan 8,305 2 0,583 35 14,257 0,000 Z Score Teknologi 11,050 2 0,426 35 25,957 0,000 Z Score Internet 5,850 2 0,723 35 8,092 0,001 Z Score Pembukuan 7,693 2 0,618 35 12,457 0,000 Z Score Jam Kerja 2,062 2 0,939 35 2,195 0,126 Z Score Pengalaman 6,994 2 0,658 35 10,637 0,000
Tabel 5. Hasil Output Final Cluster Centers Karakteristik Cluster 1 2 3 Z Score Pendidikan 1,47210 0,93908 -0,43057 Z Score Umur -1,48962 0,90778 0,10390 Z Score Berusaha sendiri 1,31322 0,94669 -0,40356 Z Score Penghasilan 0,09224 1,66247 -0,31334 Z Score Teknologi 1,41826 1,12117 -0,45347 Z Score Internet 0,96437 0,89149 -0,33140 Z Score Pembukuan 0,39932 1,50637 -0,34030 Z Score Jam Kerja 0,83319 0,02073 -0,15248 Z Score Pengalaman -1,54195 0,00868 0,27380 Tabel 6. Hasil Output dari Karakteristik di Setiap Cluster No Karakteristik Rata-Rata Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1 Tingkat Pendidikan 3,34 2,98 2,05 2 Rata-Rata Umur 49,59 57,80 55,05 3 Persentase Berusaha Sendiri 56,86 51,55 31,98 4 Rata-Rata Penghasilan 2.024.719,30 3.455.841,82 1.655.070,81 5 Persentase Teknologi 45,41 40,70 15,72 6 Persentase Internet 93,99 92,14 61,03 7 Persentase Pembukuan 16,84 28,21 9,25 8 Rata-Rata Jam kerja 36,52 32,13 31,19 9 Rata-Rata Pengalaman 13,22 22,36 23,92 10 Jumlah Anggota Cluster 5 5 28
Berdasarkan uji Anova pada tabel 4, diperoleh hasil dari 9 variabel karakteristik petani yang digunakan  pada  penelitian  ini,  terdapat  8  variabel  yang  signifikan  berbeda  diantara  ketiga cluster yang terbentuk karena memiliki p value < 0,05 yaitu variabel rata-rata penghasilan per bulan/orang, rata-rata pendidikan, rata-rata umur, persentase petani yang menggunakan teknologi dalam bekerja, persentase  petani  yang  melakukan  pembukuan  dalam  usaha  nya,  persentase  petani  dengan  status
Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74
pekerjaan berusaha sendiri, persentase petani yang menggunakan internet dalam bekerja, dan rata- rata pengalaman bertani. Sedangkan hanya terdapat 1 variabel yang tidak signifikan berbeda diantara ketiga cluster yang  terbentuk  karena  mempunya p  value >  0,1  yakni  rata-rata  jam  kerja. Artinya petani pada ketiga cluster yang terbentuk mempunyai rata-rata jam kerja yang hampir sama yaitu di atas 30 jam dalam seminggu. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa kedelapan variabel yang signifikan  tersebut  cocok  digunakan  dalam  pembentukan cluster kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Timur menurut karakteristik petani tahun 2022.
Hasil dari ketiga cluster yang terbentuk mempunyai penjelasan kondisi karakteristik petani di Jawa Timur sebagai berikut:
a. Cluster 1
Merupakan cluster yang beranggotakan kabupaten/kota yang memiliki sebanyak enam kondisi karakteristik petani dengan nilai di atas rata-rata meliputi tingkat pendidikan, persentase petani dengan status pekerjaan berusaha sendiri, penggunaan teknologi serta internet dengan kategori tinggi.  Kemudian  rata-rata  penghasilan  per  bulan  serta  persentase  petani  yang  melakukan pembukuan usaha dengan kategori sedang.  Sedangkan terdapat dua kondisi karateristik petani dengan  nilai  dibawah  rata-rata  yakni  umur  dan  pengalaman  bertani.  Terdapat  sebanyak  5 kabupaten/kota yang tergolong kedalam cluster 1 yaitu: Kota Kediri, Kota Blitar, Kota Malang, Kota Pasuruan dan Kota Madiun.
b. Cluster 2
Merupakan cluster yang  beranggotakan  kabupaten/kota  yang  memiliki  sebanyak  delapan kondisi karakteristik petani dengan nilai di atas rata-rata meliputi tingkat pendidikan, persentase petani dengan status pekerjaan berusaha  sendiri, penggunaan teknologi, internet dan rata-rata pengalaman bertani dengan kategori sedang. Kemudian rata-rata penghasilan per bulan, umur, serta  persentase  petani  yang  melakukan  pembukuan  usaha  dengan  kategori  tinggi.  Terdapat sebanyak 5 kabupaten/kota yang tergolong kedalam cluster 2 yaitu: Kabupaten Sidoarjo, Kota Probolinggo, Kota Mojokerto, Kota Surabaya dan Kota Batu.
c. Cluster 3
Merupakan cluster yang beranggotakan kabupaten/kota yang memiliki sebanyak enam kondisi karakteristik  petani  dengan  nilai  di  bawah  rata-rata  meliputi  tingkat  pendidikan,  persentase petani  dengan  status  pekerjaan  berusaha  sendiri,  penggunaan  teknologi,  internet,  pembukuan usaha  dan  rata-rata  penghasilan.  Kemudian  terdapat  dua  kondisi  karakteristik  petani  yang memiliki  nilai  di  atas  rata-rata  yakni  umur  dengan  kategori  sedang  dan  pengalaman  bertani dengan kategori tinggi. Terdapat sebanyak 28 kabupaten/kota yang tergolong kedalam cluster 3 yaitu:  Kabupaten  Pacitan,  Ponorogo,  Trenggalek,  Tulungagung,  Blitar,  Kediri,  Malang, Lumajang,  Jember,  Banyuwangi,  Bondowoso,  Situbondo,  Jombang,  Nganjuk,  Probolinggo, Pasuruan,  Mojokerto,  Madiun,  Magetan,  Ngawi,  Bojonegoro,  Gresik,  Tuban,  Lamongan, Bangkalan, Sampang, Pamekasan, dan Sumenep.
Berdasarkan hasil pengelompokkan yang telah terbentuk, dapat disimpulkan bahwa cluster 1  dan  2  termasuk  kedalam  kelompok  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  yang  mempunyai  kondisi karakteristik petani tidak rentan terhadap potensi berkurangnya jumlah petani di masa depan. Hal ini dikarenakan  nilai  karaktersitik  petani  pada  Kabupaten/Kota  tersebut  cukup  memberikan  prospek keuntungan maupun kesejahteraan bagi Petani sehingga dapat menjadai alasan kuat bagi petani untuk terus melanjutkan profesinya. Terlihat pada tabel 6, rata-rata penghasilan petani di Kabupaten/Kota yang  berada  pada cluster 2  merupakan  yang tertinggi  dibandingkan cluster lainnya  yakni sebesar Rp3.455.841,82, kemudian diikuti oleh cluster 1 dan 3. Selain itu, rata-rata tingkat pendidikan petani di  Kabupaten/Kota  pada cluster 1  dan 2 berada  pada  taraf  SMP.  Hal  tersebut  juga  didukung oleh persentase  petani  yang  menggunakan  teknologi,  internet  dan  melakukan  pembukuan  usaha  dalam bekerja pada cluster 1 dan 2 yang cukup tinggi.
Hal yang menarik perhatian adalah pada cluster 1 dan 2 terdapat sebanyak Sembilan anggota kelompok yang merupakan wilayah administrasi Kota dan hanya terdapat satu wilayah administrasi Kabupaten saja yaitu Sidorjao. Hal ini menandakan  bahwa walaupun hampir semua anggota pada cluster 1 merupakan wilayah administrasi Kota yang tidak potensial terkait pertanian di Jawa Timur akan  tetapi  justru  dapat  memberikan  kontribusi  yang  menguntungkan  bagi  petani  terkait kesejahteraan  maupun  Pendidikan.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  dikarenakan  pada  daerah  perkotaan
Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74
(khususnya  pada cluster 1  dan  2),  petani  mempunyai  akses  ke  fasilitas  pendidikan,  internet  dan teknologi  yang  lebih  baik  dibandingkan  pedesaan,  sehingga  berpengaruh  positif  terhadap peningkatan produktivitas petani dalam bekerja yang pada akhirnya menjadi alasan kuat petani untuk keberlanjutan profesinya.
Sedangkan pada cluster 3  merupakan kelompok kabupaten/kota  yang mempunyai  kondisi karakteristik  petani  yang  rentan  dalam  kaitannya  terhadap  peningkatan  usaha  pertanian  yang dilakukan sehingga berpotensi terhadap berkurangnya jumlah petani di masa depan. Hal ini terlihat dari  rata-rata  penghasilan  petani  yang  paling  rendah  diantara cluster lainnya,  tingkat  pendidikan masih berada pada taraf SD, persentase petani yang menggunakan teknologi, internet dan melakukan pembukuan usaha dalam bekerja yang masih rendah serta rata-rata pengalaman bekerja yang paling lama.  Karakteristik  petani  yang  tergolong  kedalam Cluster 3  dapat  menjadi  beberapa  sumber penyebab adanya keengganan masyarakat untuk melanjutkan ataupun bekerja di sektor pertanian.
Pada cluster 3 terdapat anggota kelompok sebanyak 28 Kabupaten atau sebesar 73,68 persen, yang  artinya  permasalahan  terkait  karateristik  petani  yang  rentan  terhadap  potensi  berkurangnya jumlah petani di masa depan merupakan hal yang cukup mengkhawatirkan terjadi di Propinsi Jawa Timur.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  dikarenakan  keterbatasan  akses  bagi  petani  di  28  Kabupaten tersebut  untuk  memperoleh  fasilitas  pendidikan,  internet  maupun  teknologi  yang  memadai.  Tentu saja hal tersebut akan berpengaruh negatif terhadap produktivitas petani sehingga penghasilan yang diperoleh  menjadi  rendah  dibandingkan  petani  di  kabupaten/kota  pada cluster 1  dan  2.  Padahal Kabupaten  yang  terdapat  pada cluster 1  merupakan  daerah  potensial  pertanian  di  Propinsi  Jawa Timur, dengan jumlah petani yang cukup banyak dibandingkan kabupaten/kota di cluster 1 dan 2. Hal ini lah yang menjadi salah satu faktor penentu terjadinya penurunan jumlah petani dalam dekade terakhir khususnya yang terjadi di Provinsi Jawa Timur. Selain itu, berdasarkan tabel 6 secara umum dapat dikatakan bahwa ketiga cluster mempunyai kesamaan karakteristik yakni memiliki rata- rata  usia  petani  dalam  kategori  tua  atau aging  farmer ,  sehingga  dapat  dikatakan  hampir  semua Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  mengalami  permasalahan  terkait  regenerasi  petani.  Oleh karena  itu,  Pemerintah  Daerah  Jawa  Timur  harus  memiliki  perhatian  khusus  dalam  mengatasi permasalahan  tersebut.  Salah  satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  membuat  suatu kebijakan/regulasi yang berfokus untuk mengatasi berbagai permasalahan berkaitan dengan kondisi karakteristik  petani  khususnya  pada  kabupaten/kota  yang  tergolong kedalam cluster 3.  Selain  itu, pada  penelitian  yang  akan  datang  diharapkan  dapat  menggunakan  variabel  karakteristik  petani lainnya yang belum digunakan pada penelitian ini.
Pemerintah  Jawa  Timur  sebaiknya  lebih  memperhatikan  kondisi  petani  yang  berada  pada Kabupaten  di cluster 3  sebagai  upaya  menekan  penurunan  jumlah  petani  dengan  mengeluarkan berbagai kebijkan, antara lain:
• Program Pendidikan dan Pelatihan: Menerapkan program pendidikan dan pelatihan yang fokus pada  pertanian  modern,  teknik  bertani  yang  efisien,  manajemen  usaha  pertanian,  dan penggunaan teknologi pertanian. Hal ini akan membantu petani mengembangkan keterampilan dan  pengetahuan  yang  diperlukan  untuk  meningkatkan  produktivitas  dan  efisiensi  pertanian mereka.
• Akses ke Internet dan Teknologi: Meningkatkan akses petani terhadap internet dan teknologi pertanian  dengan  menyediakan  akses  internet  yang  terjangkau  di  daerah  pedesaan  dan membangun pusat teknologi pertanian atau sentra digital di lokasi strategis. Pelatihan mengenai penggunaan teknologi pertanian, seperti aplikasi pertanian, sensor tanah, dan drone pertanian, juga perlu diberikan kepada petani.
• Pembukuan  dan  Manajemen  Usaha:  Mendorong  petani  untuk  membukukan  usaha  pertanian mereka  secara  teratur  dan  memberikan  pelatihan  mengenai  manajemen  usaha  pertanian. Pembukuan  yang  baik  akan  membantu  petani  dalam  melacak  pendapatan,  pengeluaran,  dan profitabilitas usaha mereka. Selain itu, pendekatan manajemen yang baik juga perlu diterapkan untuk mengoptimalkan sumber daya yang tersedia.

## Kesimpulan
Berdasarkan analisis K-Means Cluster diperoleh hasil terdapat sebanyak 5 kabupaten/kota yang  tergolong  kedalam cluster 1,  terdapat  sebanyak  5  kabupaten/kota  yang  tergolong  kedalam cluster 2,  serta  terdapat  28  kabupaten  pada cluster 3.  Berdasarkan  hasil  pengelompokkan,  dapat
Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74
disimpulkan bahwa cluster 1 dan 2 termasuk kedalam kelompok kabupaten/kota di Jawa Timur yang mempunyai  kondisi  karakteristik  petani  cukup  baik  dan  tidak  rentan.  Sedangkan, cluster 3 merupakan  kelompok  kabupaten/kota  yang  mempunyai  kondisi  karakteristik  petani  yang  cukup rentan atau kurang baik dalam kaitannya terhadap peningkatan usaha pertanian yang dilakukan. Hal tersebut, terlihat dari rata-rata penghasilan petani yang paling rendah diantara cluster lainnya, tingkat pendidikan masih berada pada taraf SD, persentase petani yang menggunakan teknologi, internet dan melakukan pembukuan usaha dalam bekerja yang masih rendah serta rata-rata pengalaman bekerja yang paling lama. Kondisi karakteristik petani yang tergolong kedalam Cluster 3 menjadi penyebab adanya keengganan masyarakat untuk melanjutkan bekerja di sektor pertanian sehingga mendorong terjadinya penurunan jumlah petani dalam dekade terakhir khususnya yang terjadi di Provinsi Jawa Timur.

## Daftar Pustaka
Anwarudin, O., Sumardjo, S., Satria, A., & Fatchiya, A. (2018). A Review on Farmer Regeneration and Its Determining Factors in Indonesia. INTERNATIONAL JOURNAL OF PROGRESSIVE SCIENCES AND TECHNOLOGIES , 10 (2).
Anwarudin,  O.,  Sumardjo, S.,  Satria,  A.,  & Fatchiya,  A.  (2020).  The Entrepreneurial  Capacity  of Young Farmers on Agribusiness Activities in West Java. Jurnal Penyuluhan , 16 (2), 267–276. https://doi.org/10.25015/16202031039
Badan Pusat Statistik. (2018). Hasil Survei Pertanian Antar Sensus (Sutas) 2018 . BPS. Badan Pusat Statistik. (2022). Statistik Pemuda Provinsi Jawa Timur 2022 . BPS. Daryana, D., Juraemi, J., & Imang, N. (2019). Tingkat Partisipasi Anggota Kelompok Tani Dalam Penyusunan  Programa  Penyuluhan  Di  Desa  Purwajaya  Kecamatan  Loa  Janan  (The Participation  Level  Of  Farmers  Group  Members  To  Compile  The  Extension  Programme  In Purwajaya  Village  Loa  Janan  District). JURNAL  AGRIBISNIS  DAN  KOMUNIKASI PERTANIAN  (Journal  of  Agribusiness  and  Agricultural  Communication) , 2 (1),  61–70. https://doi.org/10.35941/jakp.2.1.2019.2221.61-70
Faqih, A. (2020). Relationship Of Farmers Characteristics To The Level Of Application Of Soybean Plant Technology (Glycine Max L. Merrill). Systematic Reviews in Pharmacy , 11 (8), 602–606. Hadiutomo. (2012). Mekanisasi Pertanian . In IPB Press. Kementrian Pertanian. (2020). RENSTRA KEMENTAN 2020-2024 REVISI 2 . Kementrian Pertanian. Manyamsari,  I.,  &  Mujiburrahmad.  (2014).  Karakteristik  Petani  Dan  Hubungannya  Dengan Kompetensi Petani Lahan Sempit (Kasus : Di Desa Sinar Sari Kecamatan Dramaga Kab. Bogor Jawa Barat). Agrisep , 15 (2), 58–74.
Maswadi,  M.,  Oktoriana,  S.,  &  Suharyani,  A.  (2018).  The  Effect  Of  Farmer  Characteristics  On Perceptions  Of  The  Fermented  Cocoa  Beans  Technology  In  Bengkayang  Regency,  West Kalimantan. AGRITROPICA :  Journal  of  Agricultural  Sciences , 1 (2), 85–92. https://doi.org/10.31186/j.agritropica.1.2.85-92
Rachmah, A. D., Rasmikayati, E., & Saefudin, B. R. (2019). Factors Related To Continuation Of
Mango Cultivation. JURNAL PERTANIAN , 10 (2), 52–60.
https://doi.org/10.30997/jp.v10i2.1864
Rahmadina, R. P., Arien E, Y., & Sutikno. (2020). Analisis Cluster Virus Corona (COVID-19) di Indonesia  pada  2  Maret  2020-12  April  2020  dengan  Metode  K-Means  Clustering . https://www.researchgate.net/publication/342697385
Saleh,  R.,  Oktafiani,  I.,  &  Sitohang,  M.  Y.  (2021).  Sulitnya  Regenerasi  Petani  pada  Kelompok
Generasi Muda. Jurnal Studi Pemuda , 10 (1), 1–17.
https://doi.org/10.22146/studipemudaugm.62533
Sudrajat, A., Sukmawati, D., & Dasipah, E. (2022). Pengaruh Karakteristik Internal dan Eksternal Petani Terhadap Keberhasilan Usaha Bibit Sengon (Paraserienthes falcataria) (Suatu Kasus di Kebun  Bibit,  Jawa  Barat). Paspalum:  Jurnal  Ilmiah  Pertanian , 10 (2),  194–199. https://doi.org/10.35138/paspalum.v10i2.448
Sulistiyawati,  A.,  &  Supriyanto,  E.  (2021).  Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring  dalam Penetuan Siswa Kelas
Unggulan.
Jurnal Tekno Kompak , 15 (2), 25. https://doi.org/10.33365/jtk.v15i2.1162
Suryono,  H.  (2021).  Pengelompokan  Provinsi  Di  Indonesia  Berdasarkan  Resiko  Covid-19  Dan
Journal of Agribusiness and Community Empowerment (JACE) 2023 Vol.6, No.2: hal 63-74
Ketahanan Pangan. Seminar Nasional Official Statistics , 2020 (1), 116–123. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.599
Susilowati, S. H. (2016). Kebijakan Insentif Untuk Petani Muda: Pembelajaran Dari Berbagai Negara Dan Implikasinya Bagi Kebijakan Di Indonesia. Forum Penelitian Agro Ekonomi , 34 (2), 103– 123.
Taufiqurrohman,  M.  M.,  &  Jayanti,  D.  R.  (2022).  Regulasi  Regenerasi  Petani  dalam  Konteks Ketahanan Pangan: Sebuah Upaya dan Jaminan Perlindungan Hak Atas Pangan. Jurnal HAM , 13 (1), 29–44. https://doi.org/10.30641/ham.2022.13.29-44
Yuliana, A., & Nadapdap, H. J. (2020). Factor’S Affecting Of Farmers Decision Adoption On Farmer Card In Surakarta Ex-Residency. Jurnal Pertanian Agros , 22 (2), 94–104.