Vol. 5, No. 2, Juli, 2024, Hal. 184-195 DOI: https://doi.org/10.20956/ejsa.v5i2.26989
Estimasi: Journal of Statistics and Its Application e-ISSN: 2721-3803, p-ISSN: 2721-379X http://journal.unhas.ac.id/index.php/ESTIMASI
Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
Isna Hamidah 1*
1 Mahasiswa Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel * Corresponding author, email: isnahamidah01@gmail.com

## Abstract
Plantation crops are an agricultural sub-sector which also plays an important role in boosting the country's economy, one of which is coffee and tea. However, it is known from the Statistics Indonesia that data shows that the production of plantation crops has decreased, this is caused by one of the factors, namely due to the reduced area of plantation land caused by changes in the conversion of plantation land. The purpose of this study was to determine the influence of land area on the production of plantation crops with linear regression. The results of the study with linear regression analysis show that the variable area of land simultaneously or partially can affect the production of plantation crops, especially coffee and tea plant.
Keywords :  Plantation Crops, Coffee, Tea, Linear Regression.

## Abstrak
Tanaman  perkebunan  adalah  subsektor  pertanian  yang  juga  berperan  penting  dalam  meningkatkan perekonomian Negara, salah satunya adalah tanaman kopi dan tanaman teh. Namun diketahui dari Badan Pusat Statistik menunjukkan data bahwa hasil produksi tanaman perkebunan terjadi penurunan, hal tersebut disebabkan oleh salah satu faktor yaitu karena berkurangnya luas lahan perkebunan yang disebabkan oleh perubahan alih fungsi lahan perkebunan. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui besar pengaruh dari luas  lahan  terhadap  hasil  produksi  tanaman  perkebunan  dengan  regresi  linear.  Hasil  penelitian  dengan analisis regresi linear menunjukkan bahwa variabel luas lahan secara simultan maupun secara parsial dapat berpengaruh terhadap hasil produksi tanaman perkebunan khususnya pada tanaman kopi dan tanaman teh.
Kata Kunci : Tanaman Perkebunan, Kopi, Teh, Regresi Linear.

## 1. Pendahuluan
Perkebunan adalah salah satu sektor pertanian yang memegang persn penting dalam pembangunan  nasional.  Sektor  perkebunan  merupakan  salah  satu  subsektor  yang memberikan  kontribusi  yang  besar  pada  peningkatan  devisa  negara,  lapangan  kerja, peningkatan pendapatan petani dan pengembangan daerah [1]. Pada pemerintahan orde baru tanaman perkebunan menjadi prioritas perekonomian nasional melalui program PIR (perkebunan  inti  rakyat).  Tanaman  perkebunan  dikelompokkan  menjadi  dua  yaitu tanaman  semusim  dan  tanaman  tahunan  [2].  Kopi  dan  teh  masuk  kedalam  tanaman perkebunan dan tanaman tersebut merupakan tanaman non-Indonesia. Namun kedua jenis tanaman ini tersebar cukup luas di Indonesia dan masuk kedalam tanaman ekspor yang bernilai ekonomi tinggi [3].
Di  Indonesia  pembudidayaan  tanaman  kopi  oleh  rakyat  dan  perkebunan  besar dilakukan di beberapa tempat, diantaranya Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur,

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
D.I.  Yogyakarta, dan banyak daerah lainnya. Saat ini Indonesia menempati urutan ketiga penghasil kopi dunia setelah Brazil dan Kolombia [4]. Permintaan kopi di Indonesia terus meningkat  dari  waktu  ke  waktu.  Banyak  perusahaan  baik  milik  pemerintah  maupun swasta  yang  menanam  kopi  untuk  memenuhi  permintaan  pasar  yang  terus  meningkat. Banyak hal yang dilakukan pemerintah agar hasil panen tanaman kopi meningkat. Hasil penen kopi dipengaruhi dengan beberapa faktor salah satunya ialah ketersediaanya lahan, namun seiring berjalannya waktu ketersediaanya lahan semakin berkurang sehingga hal tersebut dapat mempengaruhi hasil panen pada kopi [5].
Bukan hanya kopi yang memiliki nilai ekonomi tinggi, teh juga menjadi salah satu komoditas  perkebunan  unggul  di  Indonesia  dapat  memberikan  kontribusi  yang  tinggi terhadap peningkatan devisa negara. Menurut data Badan Pusat Statistik, tahun 2021 nilai ekspor  teh  mencapai  $9,48  juta,  namun  hasil  ini  menurunan  dari  tahun  sebelumnya. Penurunan ini terjadi karena adanya kendala agribisnis teh di Indonesia, salah satunya adalah rendahnya hasil produksi tanaman. Rendahnya produksi teh juga disebabkan oleh beberapa faktor yang mempengaruhi, salah satunya adalah ketersediaanya lahan untuk bercocok  tanam,  mengingat  lahan  sangat  penting  untuk  menunjang  produktivitas  hasil tanaman pertanian dan juga perkebunan [6].
Upaya  untuk  mengetahui  tinggi  rendahnya  hasil  produksi  tanaman  perkebunan khususnya  kopi  dan  teh  dapat  dilakukan  dengan  salah  satu  teknik  matematika  yaitu dengan  menggunakan  metode  regresi  linear.  Perhitungan  dengan  metode  tersebut dilakukan  adalah  agar  dapat  mengetahui  tinggi  rendahnya  hasil  panen  pada  tanaman perkebunan  sehingga  dengna  hal  tersebut  dapat  meningkatkan  produktivitas  pada tanaman.  Pemilihan  metode  ini  didukung  dengan  beberapa  penelitian  terdahulu  yang menggunakan metode tersebut. Pada penelitian analisis pertumbuhan jati dengan metode regresi linear sederhana menghasilkan hubungan yang signifikan antara tinggi tanaman dan  diameter  batang  untuk  pengukuran  tinggi  tanaman  sehingga  hal  tersebut  dapat meminimalisir waktu pengukuran pada tanaman jati [7]. Kemudian pada penelitian sistem pendukung keputusan budidaya cabai berdasarkan prediksi curah hujan diperoleh hasil prediksi  dengan  regresi  linear  sederhana  adalah  tingkat  akurasi  sebesar  91,6%  yang berpengaruh  pada  cara  budidaya  tanaman  cabai  [8].  Penelitian  selanjutnya  tentang pengaruh luas panen Sn Hsil produksi terhadap produksi tanaman jagung menggunakan egresi linear berganda dengan menghasilkan nilai R-square sebesar 0,998 atau dsebesar 99,8%  [9].  Adapun  penelitian  juga  mengenai  pengaruh  peubahan  iklim  terhadap produktivitas jagung menggunakan regresi linear sederhana diperoleh 𝑌  =   −38,55  + 1,84𝑋 [10].
Berdasarkan pemaparan di atas, penelitian ini berfokus pada analisis menggunakan metode regresi linear untuk mengetahui hubungan luas lahan dalam mempengaruhi hasil tanaman  perkebunan  khususnya  pada  tanman  kopi  dan  teh.  Tujuan  dari  penelitian  ini sendiri  adalah  untuk  mengetahui  seberapa  besar  jumlah  produksi  hasil  tanaman perkebunan khususnya tanaman kopi dan tanaman teh sehingga permintaan kopi dan teh

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
di  Indonesia  dapat  terpenuhi.  Selain  itu  diharapkan  bedasarkan  hasil  analisis  ini  dapat membantu  untuk  memperoleh  informasi  untuk  peningkatan  produksi  tanaman perkebunan terutama pada kopi dan teh di Indonesia untuk masa mendatang.

## 2. Material dan Metode

## 2.1. Tanaman Perkebunan
Perkebunana  merupakan  segala  kegiatan  usaha  tertentu  pada  tanah  atau  media lainnya dalam lingkungan yang sesuai, mengolah dan memasarkan barang dan jasa hasil tanaman  tersebut  dengan  bantuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  untuk  mewujudakn kesejahteraan bagi pelaku usaha perkebunan dan masyarakat. Perkebunan dapat ditanami oleh  tanaman  industry  seperti  kopi,  teh,  kelapa,  maupun  kakao.  Tanaman  perkebunan terdiri  dari  tanaman  perkebunan  di  dataran  tinggi  dan  di  dataran  rendah.  Tanaman perkebunan di dataran tinggi adalah teh, kopi, cengkih dan tembakau. Kemudian kelapa, karet, tebu, dan kelapa asawit masuk kedalam contoh tanaman perkebunan yang tumbuh di dataran rendah. Masing-masing dari tanaman perkebunan tersebut dapat dimanfaatkan untuk segala kebutuhan manusia. Misalnya teh dan kopi yang dapat dimanfaatkan untuk dibuat minuman dan memiliki nilai ekonomi yang tinggi [11].

## 2.2. Kopi
Tanaman kopi termasuk dalam genus Coffea dengan family Rubiaceae, yaitu berbagai macam tanaman yang berbentuk pohon dan beberapa diantaranya merupakan bahan utama pada  pembuatan  minuman  penyegar  kopi.  Kopi  mencakup  hampir  70  spesies,  namun hanya dua spesies yang ditanam dalam jumlah besar di dunia, yaitu kopi Arabika dan kopi Robusta. Saat ini sebagian besar tanaman kopi yang tumbuh di Indonesia adalah 90% kopi Robusta dan sisanya adalah kopi Arabika. Kopi merupakan produk ekspor penting bagi Indonesia yang mampu memberikan devisa yang cukup besar. Pada tahun 2010 diketahui bahwa luas area perkebunan kopi mencapai 1.210.365 ha dengan produksi sebesar 686,92 ton  dan  volume  ekspor  433.595  ton  atau  setara  dengan  814.311.000  US$.  Komposisi kepemilikan perkebunan kopi di Indonesia sendiri didominasi dengan Perkebunan Besar Negara (PBN) dan sisanya 2% adalah Perkebunan Besar milik Swasta (PBS) [12].

## 2.3. The
Tanaman teh (Camellia sinensis (L.) O Kuntze) juga merupakan salah satu tanaman perkebunan  unggul  di  Indonesia  yang  berasal  dari  daerah  subtropis  dan  banyak  dicari sebagai bahan produk penyegar atau minuman. Tanaman teh banyak ditemukan di India, China Selatan, Laos, Asia Tenggara, dan Burma. Tanaman teh di perkebunan-perkebunan tidak dibiarkan tinggikarena selalu dilakukan pemangkasan secara berkala agar diperoleh tunas-tunas daun yang banyak serta memudahkan pemetikan daunnya. Penjualan olahan tanaman  teh  mampu  memberikan  distribusi  yang  cukup  tinggi  terhadap  penambahan devisa Negara dari sektor non-migas. Menurut data dari Badan Pusat Statistik pada tahun

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
2013 nilai ekspor tanaman teh mencapai angaka 157.498.000 USD. Hasil ini mengalami penurunan sebesar $710.000 dari tahun sebelumnya [6].

## 2.4. Lahan
Lahan  perkebunan  adalah  lahan  usaha  pertanian  yang  luas,  biasanya  terletak  di daerah  tropis  ataupun  subtropis  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  komoditas perdagangan  (pertanian)  dalam  skala  besar  dan  akan  dipasarkan  ke  tempat  yang  jauh, bukan untuk konsumsi lokal [11]. Keberadaan lahan sangan penting unruk menunjang produksi hasil pertanian atau perkebunan. Namun seiring berjalanya waktu permintaan akan  lahan  semakin  menungkat  sehingga  menyebabkan  penurunan  luas  baku  lahan pertanian dan perkebunan, karena banyak peralihan fungsi lahan dari lahan pertanian dan perkebunan menjadi lahan non pertanian. Alih fungsi lahan perkebunan adalah perubahan fungsi  pokok  perkebunan  menjadi  kawasan  non  perkebunan  seperti,  pemukiman  [13]. Menurut data BPS Nasional menunjukkan bahwa luas lahan perkebunan mencapai 23.969 juta hektar, yang terdiri dari perkebunan rakyat 16.794 juta hektar dan perkebunan besar 7.175 juta hektar.

## 2.5. Regresi Linear
Analisis  regresi  linear  adalah  menguji  korelasi  antara  satu  atau  lebih  variabel dependen  (respon)  dan  variabel  inde[enden  (prediktor).  Tujuan  analisis  regresi  linear adalah  untuk  menetukan  variabel  dependen  sebagai  fungsi  dari  variabel  independen. Fungsi  tersebut  dapat  digunakan  untuk  mendeskripsikan  sifat  dan  kekuatan  hubungan antar variabel dan dapat juga digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen yang diberikan  sekumpulan  nilai  variabel  independen  tertentu.  Keuntungan  menggunakan model  linear  yaitu  interpretasi  yang  mudah  dan  manipulasi  matematis  sederhana. Terdapat beberapa jenis analisis regresi linear yaitu regresi linear sederhana, regresi linear berganda, dan regresi linaer multivariate [14].

## 2.5.1. Regresi Linear Sederhana
Regresi  linear  sederhana  adalah  metode  pendekatan  untuk  pemodelan  hubungan antara satu variabel dependen dan satu variabel independen. Pada model regresi variabel indeoenden  menjelaskan  variabel  dependen.  Dalam  analisis  regresi  linear  sederhana hubungan antar variabel bersifat linear, dengan perubahan variabel 𝑋 selalu diikuti oleh perubahan variabel 𝑌 secara tetap. Sementara korelasi non-linear, perubahan variabel 𝑋 tidak mengikuti variabel 𝑌 secara proposiaonal [15]. Berikut persamaan dari regresi linear sederhana.
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (1)
Keterangan:

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
𝑌 = variabel terikat (dependen)
𝑎 = angka perpotongan
𝑏 = angka kemiringan (slope)
𝑋 = variabel bebas (independen)
Kemudian nilai a dan b dapat ditentukan menggunakan :
𝑎 = ∑ 𝑌 ! − 𝑏0∑ 𝑋𝑖 " !#$ 2 " !#$ 𝑛 (2)
𝑏 = 𝑛0∑ 𝑋𝑖𝑌 ! " !#% 2 − (∑ 𝑋 ! " !#% )(∑ 𝑌 ! " !#% ) 𝑛0∑ 𝑋 ! & " !#% 2(∑ 𝑋 ! " !#% ) & (3)
Dimana : 𝑖 = 1, 2, 3, … 𝑛 = jumlah data

## 2.5.2. Koefisien Korelasi
Regresi linear sederhana juga berhubungan dengan metode korelasi yang meyatakan bahwa  hubungan  antara  dua  variabel  (variabel 𝑋 dan 𝑌 ).  Metode  korelasi  tersebut dihumakan  untuk  mengukur  kekuatan  dalam  hubungan  antara  variabel  predictor 𝑋 dengan  variabel  respon 𝑌 [16].  Dengan  persamaan  koefisien  korelasi (𝑟) dinyatakan sebagai berikut:
𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑥ᵢ𝑦ᵢ − ∑ 𝑥ᵢ ∑ 𝑦ᵢ " !#' " !#' " !#' :𝑛 ∑ 𝑥ᵢ & − (∑ 𝑥ᵢ) & " !#' " !#' :𝑛 ∑ 𝑦ᵢ & − (∑ 𝑦ᵢ) & " !#' " !#' (4)

## Berikut untuk rentang dari koefisien korelasi
Table 1. Ketentuan Koefisien Korelasi Rentang Level 0,00-0,199 Sangat Rendah 0,20-0,399 Rendah 0,40-0,599 Sedang 0,60-0,799 Kuat 0,80-1,00 Sangat Kuat

## 2.5.3. Koefisien Determinasi
Koefisisen  determinasi (𝑅 & ) digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel independen terhadap variabel dependen. Dengan asumsi, semakin tinggi nilai 𝑅 & maka semakin baik prediksi yang diberikan pada suatu penelitian. Pada koefisien determinasi diberikan rentang nilai yaitu antara 0 dan 1, dengan asumsi  jika semakin dekat nilai 𝑅 & dengan  1  maka  semakin  kuat  hubungan  antara  dau  veriabel.  Sebaliknya  jika  nilai 𝑅 & semakin  dekat  dengan  nilai  0  maka  dapat  dikatakan  bahwa  semakin  lemah  hubungan antara dua variabel tersebut [17]. Diberikan rumus persamaan untuk koefisien determinasi adalah sebagai berikut:

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
𝐾𝑑 = 𝑟 & × 100% Keterangan :
𝐾𝑑 = Nilai koefisien determinasi 𝑟 = Nilai koefisien korelasi

## 2.5.4. Uji T
Dalam analisis regresi linear sederhana silakukan juga uji t yang digunakan untuk menentukan seberapa besar pengaruh antara variabel independen dan variabel dependen secara parsial. Penentuan pengaruh antara dua variabel tersebut dapat dilakukan dengan membandingkan  nilai  pada 𝑇 (!)*"+ dengan  nilai 𝑇 ),-./ [18].  Berikut  tahapan-tahapan dalam melakukan uji t pada regresi linear sederhana.
a. Mencari nilai hipotesis
𝐻 % : 𝛽  =  0 ; variabel 𝑋 tidak berpengaruh signifikan terhadap 𝑌 𝐻 ' : 𝛽  ≠ 0; variabel 𝑋 memiliki pengaruh signifikan terhadap 𝑌

## b. Menentukan tingkat signifikansi (𝛼)
Tingkat signifikansi yang sering digunakan adalah 𝛼  =  0,05 atau 5%
c. Menghitung nilai 𝑡 hitung:
𝑡 = 𝑋 ' − 𝑋 & 𝑆I 1 𝑛 ' + 1 𝑛 &
Keterangan :
𝑋 ' = nilai rata-rata data pertama 𝑋 & = nilai rata-rata data kedua 𝑛 ' = jumlah data pertama 𝑛 & = jumlah data kedua
𝑆 = standar deviasi
d. Menghitung nilai 𝑡 table
𝑑𝑓 = 𝑛 − 𝑘
Keterangan : n = banyaknya data penelitian k = Bnyaknya variabel penelitian
e. Kriteria pengujian t hitung dan t table
H0 ditolak : t hitung > t tabel H0 diterima : t hitung < t tabel
Dalam penelitian ini data diambil dari Badan Pusat Statistik Nasional melalui website yang telah dikelola. Penelitian ini jenis dan sumber data yang digunakan adalah jenis data

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
sekunder,  yaitu  data  yang  digunakan  berdasarkan  data  luas  lahan  dan  data  produksi tanaman perkebunan khususnya tanaman kopi dan tanaman twh dengan menggunakan rentang waktu berdasarkan waktu tahunan, yaitu dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2021. Berikut langkah-langkah dalam penelitian ini dapat dilihat berdasarkan flowchar di bawah ini.
Gambar 1. Flowchart penelitian

## 3. Hasil dan Diskusi
Berdasarkan penelitian pada analisis pengaruh luas lahan terhadap produksi tanaman perkebunan  khususnya  pada  tanaman  kopi  dan  tanaman  teh  yang  masing-masing berjumlah 22 periode dari tahun 2000 hingga tahun 2021 maka diperoleh hasil sebagai berikut.

## 3.1. Analisis Produksi Kopi

## Table 2. Perhitungan Statistik Rregresi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .760a .578 .557 5.20989
Start Studi Literatur Pengambilan Data Input Data Luas Lahan Produksi Analisis Data Pemabahasan Hasil End

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui untuk nilai korelasi (𝑅) sebesar 0.760, dan dapat dijelaskan bahwa besar presentase pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat yang disebut koefisien determinasi yang merupakan hasil pengkuadratan dari R. Hasil koefisien  determinasi (𝑅2) dari  tabel  tersebut  adalah  sebesar  0.578,  dapat  dijelaskan bahwa  pengaruh  variabel  luas  lahan  terhadap  variabel  produksi  kopi  adalah  sebesar 57,8% sedangkan untuk sisanya adalah dipengaruhi dengan variabel lain. Atau dengan kata lain dari hasil di atas menunjukkan bahwa tingkat keeratan antara luas lahan dan produksi kopi berpengaruh sedang.
Table 3. Uji Anova Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression  743.285 1 743.285  27.384  .000b Residual 542.858 20 27.143 Total 1286.143 21
Dari tabel 3 di atas menunjukkab bahwa derajat kebebasan (df) diperoleh 21 dari total pengamatan dikurangi dengan 1. Kemudian untuk nilai F menghasilhan 𝐹 hitung sebesar 27,387 dengan tingkat probabilitas 0,000 < 0,05. Sehingga dengan hasil tersebut model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel partisipasi.
Table 4. Uji Parsial Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .932 4.890 .191 .851 Luas Lahan .521 .100 .760 5.233 .000
Pada tabel 4 diperoleh nilai a sebesar 0,932 sedangkan untuk nilai b diperoleh 0,521 sehingga dari hasil tersebut didapatkan persamaan sebagai berikut:

## 𝑌 = 0,932 + 0,521𝑋
Kemudian  berdasarkan  hasil  persamaan  regresi  linear  tersebut  maka  dapat  dibuat interpretasi  bahwa  nilai  konstanta  dalam  penelitian  ini  adalah  sebesar  0,932.  Hal  ini menunjukkan bahwa, jika nilai luas lahan (𝑋) adalah sebesar nol (0) maka untuk nilai produksi  kopi  adalah  sebesar  0,932.  Nilai  koefisien  variabel  luas  lahan (𝑋) dalam penelitian ini adalah sebesar 0,521. Hal ini menyatakan, jika setiap peningkatan sebesar 1% pada luas lahan maka dapat menaikkan nilai pada produksi kopi yaitu sebesar 0,521. Dalam tabel 4 di atas juga menunjukkan nilai uji segnifikansi dengan uji t yaitu diperoleh

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
nilai t hitung sebesar 5,233 dengan nilai signifikansi 0,000 < 0,05. Sehingga diperoleh hasil hipotesis H0 ditolak dan untuk H1 diterima, yang berarti bahwa pada penelitian ini terdapat  pengaruh  yang  nyata  (signifikan)  antara  variabel  bebas (𝑋) terhadap  variabel terikat (𝑌) .

## Analisis Produksi The
Pada  analisis  produksi  tanaman  teh  didapatkan  untuk  hasil  perhitungan  statistic regresi adalah sebagai berikut:
Table 5. Perhitungan Statistik Regresi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .884a .782 .771 7.93287
Pada  tabel  5  didapatkan  hasil  untuk  nilai  korelasinya  (R)  adlah  sebesar  0,884 kemudian untuk hasil koefisien detreminasi (R2) yang diperoleh dari hasil pengkuadratan dari  hasil  R  adalah  diperoleh  hasil  sebesar  0,782.  Berdasarkan  hasil  dari  koefisien determinasi tersebut dapat diartikan bahwa pengaruh variabel pada luas lahan terhadap variabel  produksi  teh  adalah  sebesar  78,2%,  sedangkan  untuk  pengaruh  sisanya  dapat dipengaruh dengan variabel lain. Atau dapat dikatakan bahwa hasil tersebut menunjukkan bahwa tingkat keeratan antara luas lahan dan produksi teh berpengaruh kuat.
Table 6. Uji Anova Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression  4523.651 1 4523.651  71.883  .000b Residual  1258.610 20 62.930 Total 5782.261 21
Berdasarkan tabel uji anaova diatas ditunjukkan untuk derajat kebebasan (df) bernilai 21 dari totak pengamatan dikurangi dengan 1. Sedangkan pada nilai F dapat diketahui untuk nilai F hitung adalah sebesar 71,883 dengan tingkat probabilatas adalah 0,000 < 0,05  yang  menunjukkan  bahwa  berdasrakan  hsil  tersebut  maka  model  regresi  dapat dipakai dalam memprediksi variabel partisipasi.
Table 7. Uji Parsial Model Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficient s t Sig. B Std. Error Beta

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
1 (Constant) 18.434 10.274 1.794 .088 X 1.232 .145 .884 8.478 .000
Tabel 7 menunjukkan hasil uji parsial sehingga dapat diketahui untuk nilai a adalah sebesar 18,434 kemudian untuk nilai b adalah sebesar 1,232 sehingga berdasarkan hal tersebut diperoleh untuk persamaan regresinya adalah sebagai berikut:

## 𝑌 = 18,434 + 1,232𝑋
Dari hasil persamaan regresi yang diperoleh sebagaimana persamaan di atas maka dapat  diperoleh  interpretasi  yaitu  nilai  konstanta  dalam  penelitian  ini  adalah  sebesar 18,434. Hal tersebut menyatakan bahwa, jika nilai luas lahan (𝑋) adalah bernilai nol (0) maka  untuk  nilai  produksi  teh (𝑌) adalah  sebesar  18.434  dan  untuk  nilai  koefisien variabel  lus  lahan (𝑋) dalam  penelitian  ini  adalah  sebesar  1,232.  Hal  ini  menyatakan bahwa, pada setiap peningkatan 1% pada luas lahan maka dapat menaikkan nilai produksi teh yaitu sebesar 1,232. Dalam tabel ini juga dapat dilihat uji signifikansi unti uji t dengan perolehan  nilai  t  hitung  adalah  sebesar  8,478  dengan  nilai  signifikansi  0,000  <  0,05. Sehingga diperoleh untk hasil hipotesis H0 ditolak dan H1 diterima, dimana hal tersebut berarti  bahwa  dalam  penelitian  ini  terdapat  pengaruh  yang  nyata  (signifikan)  antara variabel bebas (𝑋) terhadap variabel terikat (𝑌) .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  analisis  regresi  linear  maka  didapatkan  hasil bahwa  variabel  luas  lahan  secara  simultan  maupun  secara  parsial  dapat  berpengaruh terhadap hasil produksi tanaman perkebunan khususnya pada tanaman kopi dan tanaman teh.  Dengan  demikian  berdsarkan  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu pemerintah ataupun dinas perkebunan dalam mengetahui hal yang dapat mempengaruhi terhadap  hasil  produksi  pada  tanaman  perkebunan  dan  juga  diharapkan  mampu meningkatkan hasil produksi tanaman perkebunan untuk masa yang akan datang.

## Ucapan Terima Kasih
Saya ucapkan terimakasih kepada Bapak Saiful Bahri, M.Si, yang telah membimbing dan  mengarahkan  saya  dalam  melakukan  penelitian  ini,  sehingga  saya  dapat menyelesaikan penelitian ini sesuai tahapan yang benar.

## Daftar Pustaka
[1] Helmi,  M.,  Sriartha,  I.  P.,  &  Sarmita,  I.  M.  Strategi  Pengembangan  Komoditas Unggulan Subsektor Tanaman Perkebunan Di Kabupaten Buleleng. J. Pendidik.
Geogr. Undiksha , vol. 9, no. 1, pp. 26–35, 2021.
[2] Ekaputri,  N.  Pengaruh  Luas  Panen  Terhadap  Produksi  Tanaman  Pangan  dan Perkebunan di Kalimantan Timur. Epp , 5(2), pp. 36–43, 2008.

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
[3] Wardiana,  E.  Metode  pemuliaan  partisipatif  sebagai  konsep  dasar  percepatan pelepasan  varietas  unggul  tanaman  perkebunan.  pp.  2–4,  2015,  [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/327261314_Metode_pemuliaan_partisi patif_sebagai_konsep_dasar_percepatan_pelepasan_varietas_unggul_tanaman_pe rkebunan
[4] Maulana, H. A., Harahap, K. W., Adriyansyah, A., Rofiroh, R., & Zainuddin, F. Permodelan  Produksi  Kopi  Indonesia  dengan  Menggunakan  Seasonal Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (SARIMA). J.  Saintika  Unpam    J.
Sains dan Mat. Unpam , 2(1), 1, 2019, doi: 10.32493/jsmu.v2i1.2914.
[5] Nurman,  T.  A.,  Syata,  I.,  &  Wulandari,  C.  D.  Prediksi  Hasil  Panen  Kopi  di Sulawesi  Menggunakan  Analisis  Rantai  Markov. J.  MSA  (Mat.  dan  Stat.  serta Apl), 9(2), pp. 120–127, 2021, doi: 10.24252/msa.v9i2.25413.
[6] Saefas, S. A., Rosniawaty, S., & Maxiselly, Y. Pengaruh Konsentrasi Zat Pengatur Tumbuh  Alami  dan  Sintetik  terhadap  Pertumbuhan  Tanaman  Teh  (Camellia sinensis (L.) O. Kuntze) Klon GMB 7 setelah Centering. Kultivasi , 16(2), pp. 368– 372, 2017, doi: 10.24198/kultivasi.v16i2.12591.
[7] Arifin,  A.  Z.  Analisis  Pertumbuhan  Tanaman  Jati  di  Lahan  Reklamasi  Dengan Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana. 4(1), pp. 50–54, 2022.
[8] Imtiyaz, H., Henryranu, B., & Nurul, H.  Sistem Pendukung Keputusan Budidaya Tanaman Cabai Berdasarkan Prediksi Curah Hujan. J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput, 1(9), pp. 1–6, 2017, [Online]. Available: http://industri.kontan.co.id/news/aaci-sebut-kurangnya-pasokan-jadi-penyebab- kenaikan-harga-cabai-merah.%0Ahttps://bisnis.tempo.co/read/1302831/bps- inflasi-januari-039-persen-dipengaruhi-kenaikan-harga- cabai%0Ahttp://protan.studentjournal.ub.ac.id/index.p
[9] Reavindo,  Q.,  &  Bangun,  R.  H.  B.  Pengaruh  Luas  Panen  dan  Harga  Produksi Terhadap  Produksi  Tanaman  Jagung  Kabupaten  Karo. Agrica  J.  Agribisnis Sumatera Utara , 4(1), pp. 74–79, 2016.
[10]  Herlina, N., & Prasetyorini, A. Effect of Climate Change on Planting Season and Productivity of Maize (Zea mays L.) in Malang Regency. J. Ilmu Pertan. Indones. , 25(1), pp. 118–128, 2020, doi: 10.18343/jipi.25.1.118.
[11]  Saragi,  A.  B.,  Daulay,  S.  B.,  Lukman,  D.,  &  Harahap,  A.  Sistem  Informasi Tanaman  Perkebunan  Kabupaten  Deli  Serdang  Berbasis  Android. Keteknikan Pertan. J.Rekayasa Pangan dan Pert , 6(1), pp. 129–136, 2018.
[12]  Gunawan, M. D., Franz, A., & Manullang, R. R. Sistem Pakar Penyakit Tanaman Kopi (Coffea Sp)Metode Forward Chaining Berbasis Web. Bul. Poltanesa , 21(1), pp. 26–31, 2020, doi: 10.51967/tanesa.v21i1.321.
[13]  Oksana, Irfan, M., & Huda, M. U. Pengaruh Alih Fungsi Lahan Hutan Menjadi Perkebunan Kelapa Sawit Terhadapsifat Kimia Tanah. J. Agroteknologi , 3(1), pp. 29–34, 2012.
[14]  Duleba, A. J., & Olive, D. L. Regression analysis and multivariate analysis. Semin. Reprod. Endocrinol , 14(2), pp. 139–153, 1996, doi: 10.1055/s-2007-1016322.
[15]  Muhartini  A.  Analisis  Peramalan  Jumlah  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Dengan Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Sederhana. J.  Bayesian    J.  Ilm.  Stat.  dan Ekon. , 1(1), pp. 17–23, 2021, [Online]. Available:

## Analisis Hasil Tanaman Perkebunan (Kopi Dan Teh) Menggunakan Regresi Linear
https://bayesian.lppmbinabangsa.id/index.php/home/article/view/2
[16]  Ganesan,  G.  Nominal  correlation  of  inhomogeneous  random  sequences. Stat. Probab. Lett. , 169, 108956, 2021, doi: 10.1016/j.spl.2020.108956.
[17]  Loukusa,  H.,  &  Tulkki,  V.  Determination  of  tolerance  limits  for  fuel  assembly fission  gas  release  summary  statistics. Nucl.  Eng.  Des ,  358,  110438,  2020,  doi: 10.1016/j.nucengdes.2019.110438.
[18]  Lestari, A., & Setyawan, Y. Analisis Regresi Data Panel Untuk Mengetahui Faktor Yang Mempengaruhi Belanja Daerah Di Provinsi Jawa Tengah. J. Stat. Ind. dan Komputasi , 2(1), 1–11, 2017.