https://doi.org/10.56064/jps.v26i1.916 Naskah diusulkan: 20 Desember 2023; Naskah disetujui: 4 Maret 2024
p-ISSN: 1410-7058 e-ISSN: 2597-7059 © 2024 JPS MIPA UNSRI

## Jurnal Penelitian Sains
Journal Home Page: http://ejurnal.mipa.unsri.ac.id/index.php/jps/index
Model regresi data panel pada pengaruh faktor curah hujan terhadap produksi kopi di Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2014-2021
Stefanie Fortunita Candra dan Irmeilyana *
Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sriwijaya, Sumatera Selatan 30862, Indonesia
Kata kunci: common effect model,
curah hujan, produksi kopi, regresi data panel
ABSTRAK: Provinsi Sumatera Selatan (Sumsel) mempunyai luas lahan perkebunan kopi dan  sekaligus  sebagai  penyumbang  produksi  kopi  tertinggi  di  Indonesia.  Curah  hujan menjadi  salah  satu  faktor  yang  dapat  menetukan  jumlah  produksi  kopi.  Tujuan  dari penelitian ini untuk memperoleh model regresi data panel dari pengaruh luas lahan dan curah hujan terhadap produksi kopi di Sumsel tahun 2014 – 2021. Variabel bebas yang digunakan ada 6, yaitu luas areal Tanaman Belum Menghasilkan (TBM), luas areal Tana- man Menghasilkan (TM), luas areal Tanaman Tidak Menghasilkan (TTM), jumlah petani, curah hujan, dan jumlah hari hujan. Data yang digunakan  merupakan data sekunder yang  diperoleh  dari  Ditjenbun  Indonesia,  BPS,  dan  BMKG  Provinsi  Sumsel.  Estimasi model regresi data panel dilakukan dengan menggunakan  tiga model, yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Pemilihan model terbaik menggunakan uji Chow , uji Hausman , dan uji Lagrange Multiplier . Model terbaik  yang  terpilih  yaitu  CEM  dengan  model  regresi  yaitu 𝑌̂ 𝑖𝑡 =  19096,390  + 1,246𝑋 2𝑖𝑡 −  1,053𝑋 3𝑖𝑡 −  0,654𝑋 4𝑖𝑡 −  5,180𝑋 5𝑖𝑡 .  Hasil  estimasi  CEM  menunjukkan bahwa variabel luas areal TM (𝑋 2 ) , luas areal TTM (𝑋 3 ) , jumlah petani (𝑋 4 ) , dan curah hujan (𝑋 5 ) berpengaruh secara signifikan terhadap produksi kopi di Provinsi Sumatera
Selatan tahun 2014 – 2021. Model CEM mampu menjelaskan total produksi kopi sebesar
78,7%.
Keywords:
common effect model, rainfall, coffee production, panel data regression
ABSTRACT: South Sumatra Province has a large area of coffee plantations and it is also the highest contributor to coffee production in Indonesia. Rainfall is one of the factors that can be determine the amount of coffee productions. This research aims to obtain a panel data regression model of the influence of land area and rainfall on coffee produc- tion in South Sumatra Province on 2014 - 2021. There are 6 independent variables used, which are the area of immature plants (TBM), the area of producing crops (TM), the area of non-productive crops (TTM), the number of farmers, rainfall, and number of rainy days. The data used was secondary data obtained from the Directorate General of Estate Crops, BPS, and Indonesian Agency for Meteorological, Climatological, and Geophysics. Estimation  of  the  panel  data  regression  model  was  carried  out  using  three  models, namely the Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), and Random Effect Model (REM). The best model selection used the Chow test, Hausman test, and Lagrange Multiplier test. The best model selected was CEM with a regression model namely 𝑌̂ 𝑖𝑡 = 19096.390  +  1.246𝑋 2𝑖𝑡 −  1.053𝑋 3𝑖𝑡 −  0.654𝑋 4𝑖𝑡 −  5.180𝑋 5𝑖𝑡 . The CEM estimation re- sults show that the TM area (𝑋 2 ) , TTM area (𝑋 3 ) , the number of farmers (𝑋 4 ) , and rainfall (𝑋 5 ) variables have a significant effect on coffee production in South Sumatra. The CEM model can explain total coffee production of 78.7%.

## 1 PENDAHULUAN
opi merupakan salah satu hasil komoditi perke- bunan yang memiliki nilai ekonomis cukup tinggi dibandingkan tanaman perkebunan lain [1]. Indone- sia  menduduki  peringkat  ketiga  sebagai  negara
produsen kopi terbesar di dunia setelah Brazil dan Vi- etnam [2]. Sumatera Selatan mempunyai luas perke- bunan  kopi  dan  juga  merupakan  provinsi penyumbang  produksi  kopi  tertinggi  di  Indonesia dengan total produksi tahun 2021 mencapai 211.681 ton  [3].  Berdasarkan  kondisi  tanaman,  areal  kopi
K
dibedakan  juga  menjadi  3  yaitu  Tanaman Menghasilkan  (TM),  Tanaman  Belum  Menghasilkan (TBM),  dan  Tanaman  Tidak  Menghasilkan  (TTM) dengan  masing-masing  luas  areal  pada  tahun  2022 secara berturut-turut sebesar 962.799 hektar (sekitar 75,24%),  196.013  hektar  (sekitar  15,32%),  dan 120.758 hektar (sekitar 9,44%).
Produksi  tanaman  kopi  dipengaruhi  oleh  be- berapa  faktor.  Faktor-faktor  produksi  kopi  yang digunakan  antara  lain,  luas  lahan,  jumlah  pohon, jumlah  pupuk  kandang,  jumlah  pupuk  NPK,  dan penggunaan tenaga kerja [4]. Faktor-faktor lain yang mempengaruhi  produksi  kopi  digunakan  pada penelitian [5] adalah luas lahan, jumlah tenaga kerja, jumlah tanaman, penggunaan pupuk, dan umur tana- man. Suhu, iklim, dan curah hujan juga merupakan beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  produksi  kopi [6]-[7].
Analisis regresi data panel merupakan salah satu model  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat. Analisis regresi data panel digunakan sebagai model prediksi meliputi Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Salah satu penelitian yang menggunakan analisis data panel antara lain penelitian yang dilakukan oleh  [8] tentang  pertumbuhan  ekonomi  di  negara-negara Asia tahun 1990 – 2016.
Provinsi Sumatera Selatan memiliki luas areal dan produksi  kopi  terbesar  di  Indonesia.  Berdasarkan data dari [3], pada tahun 2021 Provinsi Sumatera Se- latan  memiliki  luas  areal  perkebunan  kopi  sebesar 267.784  hektar  dengan  total  produksi  kopi  sebesar 211.681  ton.  Area  perkebunan  kopi  di  Provinsi  Su- matera Selatan tersebar di 12 dari 17 kabupaten/kota, Produksi  kopi  di  Provinsi  Sumatera  Selatan  men- galami fluktuasi pada periode 2014-2021 [3]. Provinsi Sumatera  Selatan  mengalami  peningkatan  produksi kopi  pada  tahun  2015-2018  dan  pada  tahun  2019- 2021,  serta  mengalami  penurunan  produksi  kopi pada tahun 2014-2015 dan pada tahun 2018-2019.
Menurut  [9],  faktor  yang  menentukan  menen- tukan produksi kopi di Provinsi Sumatera Selatan ta- hun 2015-2021 adalah Tanaman Menghasilkan (TM) dan  didapat  model  terbaik  terpilih  adalah  FEM dengan tingkat keragaman sebesar 85,91%. Namun, dalam penelitian ini belum memasukkan variabel cu- rah  hujan  dan  jumlah  hari  hujan.  Oleh  karena  itu, perlu  dilakukan  analisis  pada  faktor-faktor  yang mempengaruhi perubahan produksi kopi di Provinsi Sumatera Selatan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  memperoleh  model  regresi  data  panel  faktor luas lahan dan curah hujan terhadap produksi kopi di
Provinsi Sumatera Selatan. Manfaat dari penelitian ini adalah  untuk  menambah  informasi  terkait  faktor- faktor yang mempengaruhi produksi kopi di Provinsi Sumatera Selatan.

## 2 BAHAN DAN METODA
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder,  dengan objeknya adalah kabupaten/kota penghasil kopi. Var- iabel  penelitian  meliputi  total  produksi,  luas  areal TBM,  luas  areal  TM,  luas  areal  TTM,  dan  jumlah petani yang diperoleh dari website Direktorat Jendral Perkebunan  (Ditjenbun).  Sedangkan  variabel  curah hujan dan  jumlah hari hujan diperoleh dari website Badan Pusat Statistik (BPS) dan Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Provinsi Sumatera Selatan. Tahapan dalam penelitian ini adalah:
1.  Mengumpulkan data 8 kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Selatan tahun 2014 – 2021 dari website Direktorat  Jendral  Perkebunan, website Badan Pusat Statistik dan Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Provinsi Sumatera Selatan.
2.  Menyusun  matriks  data,  dengan  objek  8  kabu- paten/kota dan 7 variabel yaitu total produksi, luas areal TBM, luas areal TM, luas areal TTM, jumlah petani, curah hujan, dan jumlah hari hujan untuk tahun 2014 – 2021.
3.  Mendeskripsikan data dari nilai variabel untuk se- tiap  kabupaten/kota  pada  tahun  2014-2021 dengan menggunakan histogram.
4.  Menentukan  model  regresi  dengan  model  esti- masi, yaitu:
Common Effect Model (CEM)
Metode CEM hanya menggunakan kombinasi dari data cross  section dan  data time  series sebagai kesatuan tanpa melihat perbedaan waktu dan in- dividu [10].         Persamaan regresi model CEM adalah sebagai berikut [11]:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 𝑖𝑡 (1)
dimana, 𝑌 𝑖𝑡 :  variabel  terikat  pada  unit  observasi ke- 𝑖 dan waktu ke- 𝑡 ; 𝑋 𝑘𝑖𝑡 : variabel bebas ke- 𝑘 pada unit  observasi  ke- 𝑖 dan  waktu  ke- 𝑡 ; 𝑖 = 1 ,2, … 𝑁 ; 𝑘 = 1, 2, … , 𝐾 ; 𝑡 = 1, 2, … , 𝑇 ; 𝑁 :  banyaknya  unit cross section ; 𝑇 : banyaknya unit time series ; 𝐾 : ban- yak  parameter  dalam  metode Fixed  Effect  Model (FEM); 𝛽 0 : intercept model  regresi; 𝛽 𝑘 :  koefisien slope ; 𝜀 𝑖𝑡 : komponen error atau galat pada unit ob- servasi ke- 𝑖 dan waktu ke- 𝑡 .
Fixed Effect Model (FEM)
Metode  FEM  adalah  metode  estimasi  model  re- gresi data panel yang mengasumsikan bahwa in- tercept dari  setiap  objek  observasi  berbeda  dan slope -nya  sama  [12].  Pengestimasian  data  panel pada  metode  ini  menggunakan  variabel dummy [10].  Teknik  variabel dummy digunakan  untuk melihat  perbedaan intercept antar  observasi  dan biasa disebut dengan Least Square Dummy Varia- ble (LSDV)  [13].  Ada  dua  bentuk  model  persa- maan  regresi  dengan  pendekatan  LSDV,  yaitu model efek individu dan model efek waktu  [14]. Persamaan regresi metode FEM efek individu ada- lah:
𝑌 𝑖𝑡 = ∑ 𝛽 0𝑖 𝐷 𝑖 + 𝑁 𝑖=1 ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 𝑖𝑡 (2)
dengan 𝛽 0𝑖 = 𝑐 + 𝛾 1 𝐷 1 + ⋯ + 𝛾 𝑁 𝐷 𝑁 .  Persamaan regresi  metode  FEM  efek  waktu  adalah  sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 = ∑ 𝛽 0𝑡 𝐷 𝑡 + 𝑇 𝑡=1 𝜀 𝑖𝑡 ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 𝑖𝑡 (3)
dengan 𝛽 0𝑡 = 𝑐 + 𝛿̂ 1 𝐷 1 + ⋯ + 𝛿̂ 𝑇 𝐷 𝑇 dimana, 𝑐 : konstanta individu pembeda; 𝛾 𝑖 :  nilai  efek spesifikasi individu ke- 𝑖 ; 𝐷 𝑖 : variabel dummy indi- vidu ke- 𝑖 ; 𝛿̂ 𝑇 : nilai efek spesifikasi waktu ke- 𝑡 ; 𝐷 𝑡 : variabel dummy waktu ke- 𝑡 .
Random Effect Model (REM)
Metode  REM  merupakan  metode  estimasi  data panel dengan asumsi bahwa perbedaan intercept disebabkan  oleh error  terms masing-masing  ob- servasi  dengan  menggunakan  teknik Generalized Least  Square (GLS)  [15].  Persamaan  regresi metode REM adalah sebagai berikut [11]:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑤 𝑖𝑡 (4)
dengan 𝑤 𝑖𝑡 = 𝑢 𝑖 + 𝜀 𝑖𝑡 ; dimana, 𝑢 𝑖 : komponen error atau galat pada unit observasi ke- 𝑖 dan 𝜀 𝑖𝑡 : komponen error atau galat pada unit observasi ke- 𝑖 dan waktu ke- 𝑡 .
5.  Memilih model regresi data panel terbaik dengan melakukan 3 pengujian, yaitu:
Uji Chow
Uji Chow dilakukan  untuk  memilih  model  yang terbaik antara CEM dan FEM. Hipotesis pada uji ini adalah sebagai berikut [11]:
𝐻 0 : CEM lebih baik daripada FEM
𝐻 1 : FEM lebih baik daripada CEM dengan statistik uji:
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑅𝑆𝑆 1 − 𝑅𝑆𝑆 2 𝑁 − 1 𝑅𝑆𝑆 2 𝑁𝑇 − 𝑁 − 𝐾 (5)
dimana, 𝑅𝑆𝑆 1 : Residual Sum of Square Common Effect  Model  (CEM)  dan 𝑅𝑆𝑆 2 :  Residual  Sum  of Square  Fixed  Effect  Model  (FEM).  Jika  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙(𝑁−1;𝑁𝑇−𝑁−𝐾) atau  jika  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 𝛼(0,05) , maka terima 𝐻 0 .
Uji Hausman
Uji Hausman dilakukan untuk memilih model yang terbaik antara FEM dan REM. Hipotesis pada uji ini adalah sebagai berikut [11]:
𝐻 0 : REM lebih baik daripada FEM
𝐻 1 : FEM lebih baik daripada REM
Uji statistik pengujian ini dapat dituliskan sebagai beri- kut:
𝑊 = 𝒒 ̂ ′ [𝑉𝑎𝑟(𝒒 ̂
′ )] −1 𝒒 ̂ (6)
dengan 𝒒 ̂ = 𝜷 ̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝜷 ̂ 𝑅𝐸𝑀 dan 𝜷 ̂ merupakan vektor  estimasi  slope.  Jika  nilai 𝑊 < 𝜒 (𝛼; 𝐾) 2 atau jika nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 𝛼(0,05) , maka terima 𝐻 0 .
Uji Lagrange Multiplier (LM).
Uji Lagrange  Multiplier dilakukan  untuk  memilih model  yang  terbaik  antara  FEM  dan  REM. Hipotesis pada uji ini adalah sebagai berikut [11]:
𝐻 0 : CEM lebih baik daripada REM
𝐻 1 : REM lebih baik daripada CEM
Statistik uji LM sebagai berikut:
𝐿𝑀 = 𝑁𝑇 2(𝑇 − 1) [ ∑ (∑ 𝜀 𝑖𝑡 𝑇 𝑡=1 ) 2 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ 𝜀 𝑖𝑡 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 − 1] 2 (7)
dengan 𝑁 : jumlah unit cross section ; 𝑇 : jumlah unit time series ; 𝜀 𝑖𝑡 : residual pada unit ke- 𝑖 pada waktu ke- 𝑡 metode CEM. Jika nilai 𝐿𝑀 < 𝜒 (𝛼; 𝐾) 2 atau jika nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 𝛼(0,05) , maka terima 𝐻 0 .
6.  Melakukan  pengujian  asumsi  klasik  terhadap model  yang  terpilih.  Jika  model  yang  terpilih
merupakan model dengan pendekatan CEM atau FEM, maka dilakukan uji asumsi heteroskedastis- itas dan uji multikolinieritas. Jika model yang ter- pilih merupakan model dengan pendekatan REM, maka dilakukan uji asumsi normalitas dan uji mul- tikolinieritas.
7.  Pengujian parameter model regresi
Uji Signifikansi Simultan (Uji 𝐹 )
Uji 𝐹 digunakan untuk melihat hubungan antara variabel  terikat  dan  variabel  bebas  secara  ber- sama-sama. Hipotesis pengujian ini adalah:
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝐾 = 0 ;  variabel  bebas  tidak berpengaruh  secara  simultan  terhadap  variabel terikat,
𝐻 1 : minimal ada satu 𝛽 𝑘 ≠ 0; 𝑘 = 1, 2, … , 𝐾 ; varia- bel bebas berpengaruh secara simultan terhadap variabel terikat.
dengan statistik uji:
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑅 2 𝑁 + 𝐾 − 1 1 − 𝑅 2
𝑁𝑇 − 𝑁 − 𝐾
(8)
Jika  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙(𝛼,𝑁+𝐾−1,𝑁𝑇−𝑁−𝐾) ,  maka tolak 𝐻 0 .
Uji Signifikansi Parsial (Uji 𝑡 )
Uji 𝑡 digunakan  untuk  melihat  apakah  variabel bebas  berpengaruh  terhadap  variabel  terikat secara parsial atau sendiri-sendiri. Hipotesis pen- gujian ini adalah:
𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0;   𝑘 = 1, 2, 3, … , 𝐾 ,  tidak  ada  pengaruh variabel bebas 𝑋 𝑘 terhadap variabel terikat secara parsial,
𝐻 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0; untuk  suatu 𝑘 = 1, 2, 3, … , 𝐾 ,  ada pengaruh  variabel  bebas 𝑋 𝑘 terhadap  variabel terikat secara parsial.
Statistik uji 𝑡 adalah sebagai berikut:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 𝑘 ̂ 𝑠𝑒 (𝛽 𝑘 ̂) (9)
dengan 𝛽 𝑘 ̂ : koefisien regresi masing-masing varia- bel dan 𝑠𝑒(𝛽 𝑘 ̂) : standar error masing-masing vari- abel.  Jika  nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙( 𝛼 2 ; 𝑁𝑇−𝑁−𝐾) ,  maka tolak 𝐻 0 .
Koefisien Determinasi ( 𝑅 2 )
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur kemampuan  model  dalam  menjelaskan  variabel terikat, dengan 0 < 𝑅 2 < 1 [16].  Jika  nilai 𝑅 2 se- makin  dekat  dengan  1,  maka  semakin  besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dan sebaliknya. Statistik uji 𝑅 2 adalah sebagai beri- kut:
𝑅 2 = 1 − 𝑆𝑢𝑚 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 𝑅𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑆𝑢𝑚 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 1 − ∑ ∑ (𝑌 𝑖𝑡 − 𝑌̂ 𝑖𝑡 ) 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ (𝑌 𝑖𝑡 − 𝑌̅ 𝑖𝑡 ) 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 (10)
8.  Melakukan metode backward untuk memperoleh variabel  bebas  yang  berpengaruh  signifikan  ter- hadap model terbaik.
9.  Interpretasi  hasil  dan  melakukan  perhitungan MAPE dengan menggunakan persamaan:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ ∑ | 𝑌 𝑖𝑡 − 𝑌̂ 𝑖𝑡 𝑌 𝑖𝑡 | 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 𝑁𝑇 × 100 (11)
Kriteria  nilai  MAPE  dengan  nilai < 10% , 10 − 20% , 20 − 50% ,  dan > 50% menunjukkan  ke- mampuan model peramalan secara berturut-turut sangat baik, baik, layak, dan buruk. Tahapan pada penelitian ini dibantu dengan sotfware Eviews-12.

## 3 HASIL

## 3.1 Analisis Deskriptif
Deskriptif  statistik  yang  dibahas  meliputi  nilai  rata- rata, nilai minimum, dan nilai maksimum dari masing- masing variabel. Nilai rata-rata tiap variabel dari ta- hun  2014 – 2022  cenderung  mengalami  fluktuasi. Nilai  minimum  setiap  variabel  cenderung  menurun dan terdapat nilai minimum yaitu pada nilai 0 , varia- bel  luas  areal  TTM.  Hal  ini  dikarenakan  adanya kemungkinan lahan belum ditanam atau relatif baru mulai ditanam.

## 3.2 Model Estimasi Regresi
Dengan  menggunakan  bantuan  Eviews-12,  didapat model estimasi dengan pendekatan CEM, FEM, dan REM produksi kopi tahun 2014 – 2021 sebagai beri- kut:
Common Effect Model (CEM)
Persamaan CEM pada total produksi kopi tahun 2014- 2021  di  Provinsi  Sumatera  Selatan  adalah  sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑖𝑡 = 17738,530 − 0,132X 1it + 1,210𝑋 2it − 1,020𝑋 3it − 0,603𝑋 4it − 5,918𝑋 5it + 18,906𝑋 6it Pengestimasian  CEM  menghasilkan  nilai 𝑅 2 sebesar 0,789, hal ini berarti tingkat keragaman nilai variabel bebas dalam model sebesar 78,9% dan sisanya sebe- sar 21,1% dijelaskan oleh variabel lain diluar model.
Fixed Effect Model (FEM)
Persamaan  FEM  efek  individu  pada  total  produksi kopi  tahun  2014-2021  di  Provinsi  Sumatera  Selatan adalah sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑖𝑡 = 𝛾̂ 𝑖 + 39567,610 − 3,252𝑋 1𝑖𝑡 + 1,539𝑋 2𝑖𝑡 − 0,448𝑋 3𝑖𝑡 + 1,832𝑋 4𝑖𝑡 − 4,520𝑋 5𝑖𝑡 + 16,451𝑋 6𝑖𝑡
Pengestimasian FEM efek individu menghasilkan nilai 𝑅 2 sebesar  0,838,  hal  ini  berarti  tingkat  keragaman nilai variabel bebas dalam model sebesar 83,8% dan sisanya  sebesar  16,2%  dijelaskan  oleh  variabel  lain diluar model.
Persamaan  FEM  efek  waktu  pada  total  produksi kopi  tahun  2014-2021  di  Provinsi  Sumatera  Selatan adalah sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑖𝑡 = 𝛿̂ 𝑡 + 21543,120 − 0,225X 1it + 1,073X 2it
− 0,866X 3it − 0,462X 4it − 7,245X 5it + 14,618X 6it
Pengestimasian  FEM  efek  waktu  menghasilkan  nilai 𝑅 2 sebesar  0,842,  hal  ini  berarti  tingkat  keragaman nilai variabel bebas dalam model sebesar 84,2% dan sisanya  sebesar  15,8%  dijelaskan  oleh  variabel  lain diluar model.
Random Effect Model (REM)
Persamaan REM pada total produksi kopi tahun 2014- 2021  di  Provinsi  Sumatera  Selatan  adalah  sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑖𝑡 = 17650,250 + 𝑢 𝑖 − 0,141X 1it + 1,210X 2it − 1,014X 3it − 0,602X 4it − 5,881X 5it + 18,911X 6it Pengestimasian  CEM  menghasilkan  nilai 𝑅 2 sebesar 0,784, hal ini berarti tingkat keragaman nilai variabel bebas dalam model sebesar 78,4% dan sisanya sebe- sar 21,6% dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

## 3.3 Pemilihan Model Terbaik
Uji Chow
Pada  persamaan  (5)  diperoleh  model  FEM  efek waktu  lebih  baik  dibandingkan  CEM  dengan  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 2,3630 > 𝐹 0,05(7;50) = 2,1992 dan 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0107 < 0,05 , maka tolak 𝐻 0 .
Uji Hausman
Pada  persamaan  (6)  didapat  nilai 𝑊 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 13,5070 > 𝜒 (0,05;6) 2 = 12,5916 dan  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0357 < 0,05 , maka tolak 𝐻 0 .
Uji Lagrange Multiplier
Model  terbaik  yang  terpilih  pada  Uji Chow dan  Uji Hausman adalah FEM, sehingga Uji Lagrange Multi- plier tidak perlu dilakukan.

## 3.4 Uji Asumsi Model Regresi Data Panel
Uji asumsi klasik yang perlu dilakukan adalah Uji Het- eroskedastisitas  dan  Uji  Multikolinieritas.  Hasil  Uji Heteroskedastisitas dapat dilihat pada Tabel 1. Nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 setiap  variabel  lebih  dari 𝛼 = 0,05 .  Se- hingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.
Tabel 1. Hasil uji heteroskedastisitas
Variabel 𝒑 − 𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆 𝑐 0,2528 𝑋 1 0,4345 𝑋 2 0,2538 𝑋 3 0,1227 𝑋 4 0,8584 𝑋 5 0,0984 𝑋 6 0,2224
Hasil Uji Multikolinieritas dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 menunjukkan bahwa masing-masing nilai koefisien korelasi antara dua variabel yaitu |𝑟| < 0,8 , sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  variabel bebas tidak memiliki gejala multikolinieritas.

## Tabel 2. Hasil uji multikolinieritas
𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 𝑿 𝟒 𝑿 𝟓 𝑿 𝟔 𝑋 1 1,0000  0,6390  0,2085  0,7172  0,0642  -0,2148
𝑋 2 0,6390  1,0000  0,5661  0,7714  -0,0589  -0,1392 𝑋 3 0,2085  0,5661  1,0000  0,4654  0,0664  -0,0402
𝑋 4 0,7172  0,7714  0,4654  1,0000  -0,0216  -0,1393
𝑋 5 0,0642  -0,0589  0,0664  -0,0216  1,0000  0,5820
𝑋 6 -0,2148  -0,1392  -0,0402  -0,1393  0,5820  1,0000

## 3.5 Pemeriksaan Persamaan Regresi
1.  Uji  Simultan  (Uji F )  menghasilkan  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 20,4503 > 𝐹 0,05(13,50) = 1,9214 dan  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0000 < 𝛼 = 0,05 , maka tolak 𝐻 0 . Hal ini berarti  secara  simultan  variabel  luas  areal  TBM, luas areal TM, luas areal TTM, jumlah petani, cu- rah hujan, dan jumlah hari hujan berpengaruh sig- nifikan terhadap total produksi kopi di Provinsi Su- matera Selatan tahun 2014 – 2021.
2.  Uji  Parsial  (Uji t )  untuk  masing-masing  variabel menggunakan software Eviews-12  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil uji parsial
Variabel |𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 | 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍
𝑋 1 0,3413  1,6759 𝑋 2 4,7279  1,6759 𝑋 3 1,8911  1,6759 𝑋 4 1,8601  1,6759 𝑋 5 3,8755  1,6759 𝑋 6 0,5442  1,6759
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  Tabel  3  di- peroleh  variabel  yang  berpengaruh  secara  parsial dengan nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 adalah variabel 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 , dan 𝑋 5 .

## 3.6  Pemilihan Model Terbaik dari Setiap CEM, FEM, dan REM
Estimasi model regresi data panel dengan CEM, FEM, dan REM, menghasilkan FEM merupakan model re- gresi terbaik. Pada uji parsial FEM, terdapat 2 variabel bebas yang tidak signifikan, sehingga perlu dilakukan eliminasi  variabel  bebas  dengan  menggunakan metode backward agar didapat model terbaik dari se- tiap CEM, FEM, dan REM.
Pemilihan Model Regresi Data Panel tanpa Variabel 𝑋 1 Uji Chow tanpa variabel 𝑋 1 pada model efek waktu nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 2,3937 > 𝐹 0,05(7;51) = 2,1953 dan 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0339 < 0,05 , maka tolak 𝐻 0 . Hal ini berarti model  terbaik  yang  terpilih  pada  Uji Chow adalah FEM
Uji Hausman tanpa  variabel 𝑋 1 didapat  nilai 𝑊 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 4,6509 > 𝜒 (0,05;5) 2 = 11,0705 dan  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,4600 > 0,05 ,  maka  terima 𝐻 0 .  Hal  ini  be- rarti  model  terbaik  yang  terpilih  pada  Uji Hausman adalah REM.
Uji Lagrange Multiplier tanpa variabel 𝑋 1 diperoleh nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,5577 > 0,05 , maka terima 𝐻 0 . Hal ini  berarti  model  terbaik  yang  terpilih  pada  uji La- grange Multiplier adalah CEM.
Uji Signifikansi Parameter Regresi tanpa Variabel 𝑋 1 Uji  Simultan  (Uji F )  menghasilkan  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 20,4503 > 𝐹 0,05(13;50) = 1,9214 dan nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0000 < 𝛼 = 0,05 ,  maka  tolak 𝐻 0 .  Hal  ini  berarti secara simultan semua variabel bebas kecuali 𝑋 1 ber- pengaruh  secara  signifikan  terhadap  total  produksi kopi di Provinsi Sumatera Selatan tahun 2014 – 2021.
Uji  Parsial  (Uji t )  untuk  masing-masing  variabel menggunakan software Eviews-12 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil uji simultan tanpa 𝑋 1
Variabel |𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 | 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 𝑋 2 5,331 1,6753 𝑋 3 2,119 1,6753 𝑋 4 2,690 1,6753 𝑋 5 3,484 1,6753 𝑋 6 0,794 1,6753
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  Tabel  4,  di- peroleh  variabel  yang  berpengaruh  secara  parsial dengan nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 adalah variabel 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 , dan 𝑋 5 .
Pemilihan Model Regresi Data Panel tanpa Variabel 𝑋 1 dan 𝑋 6 Uji Chow tanpa variabel 𝑋 1 dan 𝑋 6 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil uji Chow tanpa variabel 𝑋 1 dan 𝑋 6 Effect Test Statistic 𝒅. 𝒇. Prob. Cross-section 𝐹 1,7493 (7,52)  0,1179 Period 𝐹 2,4581 (7,52)  0,0295
Pada  model  efek  waktu  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 2,4581 > 𝐹 0,05(7;52) = 2,1916 dan 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0295 < 0,05 , maka tolak 𝐻 0 . Hal ini berarti model terbaik yang ter- pilih pada Uji Chow adalah FEM.
Uji Hausman tanpa  Variabel 𝑋 1 dan 𝑋 6 menghasilkan statistik 𝜒 2 = 4,8772 . Sehingga dengan nilai 𝑊 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 4,8772 > 𝜒 (0,05;4) 2 = 9,4877 dan  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,3001 > 0,05 ,  maka  terima 𝐻 0 .  Hal  ini berarti model terbaik yang terpilih pada Uji Hausman adalah REM.
Uji Lagrange Multiplier tanpa Variabel 𝑋 1 dan 𝑋 6 menghasilkan 𝐿𝑀 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 0,3173 dan  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,5732 > 0,05 ,  maka  terima 𝐻 0 .  Hal  ini  be- rarti  model  terbaik  yang  terpilih  pada  uji Lagrange Multiplier adalah CEM.
Uji  Signifikansi  Parameter  Regresi  tanpa  Variabel 𝑋 1 dan 𝑋 6 Uji Simultan (Uji 𝐹) pada model efek waktu tanpa var- iabel 𝑋 1 dan 𝑋 6 menghasilkan  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 54,4685 > 𝐹 0,05(11;52) = 1,9782 dan nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,0000 < 𝛼 = 0,05 ,  maka  tolak 𝐻 0 .  Hal  ini  berarti secara  simultan  variabel  luas  areal  TBM,  luas  areal TM, luas areal TTM, jumlah petani, curah hujan, dan jumlah hari hujan berpengaruh secara signifikan ter- hadap  total  produksi  kopi  di  Provinsi  Sumatera  Se- latan tahun 2014 – 2021.
Uji  Parsial  (Uji 𝑡 )  untuk  masing-masing  variabel dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil uji simultan tanpa 𝑋 1 dan 𝑋 6
Variabel |𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 | 𝒕 𝒕𝒂𝒃𝒆𝒍 𝑋 2 5,506 1,6747 𝑋 3 2,216 1,6747 𝑋 4 2,864 1,6747 𝑋 5 3,756 1,6747
Hasil  perhitungan  pada  Tabel  6  diperoleh  variabel yang  berpengaruh  secara  parsial  dengan  nilai |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 adalah  variabel 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑋 4 ,  dan 𝑋 5 . Secara  keseluruhan  hasil  pemilihan  model  terbaik dari CEM, FEM, dan REM dapat dilihat pada Tabel 7.
Pemilihan  model  pada  semua  variabel  bebas menghasilkan  nilai 𝑅 2 dan 𝑅 2 − 𝑎𝑑𝑗 tertinggi  pada
model FEM efek waktu. Berdasarkan uji Chow dan uji Hausman , model terbaik yang terpilih adalah FEM.
Pemilihan model tanpa variabel 𝑋 1 menghasilkan nilai 𝑅 2 dan 𝑅 2 − 𝑎𝑑𝑗 tertinggi pada model FEM efek waktu.  Jika  model  tanpa  variabel 𝑋 1 dibandingkan dengan model pada semua variabel bebas,maka nilai 𝑅 2 FEM  efek  individu,  FEM  efek  waktu,  dan  REM mengalami penurunan masing-masing sebesar 0,9% , 0,1% ,  dan 9,8% ,  sedangkan  nilai 𝑅 2 model  CEM tetap. Nilai 𝑅 2 − 𝑎𝑑𝑗 untuk CEM, FEM efek individu, dan FEM efek waktu secara berurutan sebesar 0,4% , 0,9% , dan 0,4% . Sedangkan untuk nilai 𝑅 2 − 𝑎𝑑𝑗 REM mengalami  penurunan  sebesar 10,3% .  Berdasarkan uji Chow ,  uji Hausman ,  dan  uji Lagrange  Multiplier (LM), model terbaik yang terpilih adalah CEM.
________________________________________________
Tabel 7. Pemilihan model terbaik dari CEM, FEM, dan REM
Semua Variabel Bebas (𝑿 𝟏 , 𝑿 𝟐 , 𝑿 𝟑 , 𝑿 𝟒 , 𝑿 𝟓 , 𝑿 𝟔 )
Tanpa Variabel 𝑿 𝟏 Tanpa Variabel 𝑿 𝟏 dan 𝑿 𝟔 CEM FEM REM  CEM FEM REM  CEM FEM REM Ind  Wkt Ind  Wkt Ind  Wkt 𝑅 2 (%) 78,9  83,8  84,2  78,4  78,9  82,9  84,1  68,6  78,7  82,8  84,0  71,0 𝐴𝑑𝑗 − 𝑅 2 (%) 76,7  78,0  80,0  76,2  77,1  78,9  80,4  65,9  77,2  79,1  80,6  69,1 Variabel yang Signifikan 𝑋 2
𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 2 𝑋 5 𝑋 2 𝑋 5 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5
𝑋 2
𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 2 𝑋 5 𝑋 2 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 2 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 2 𝑋 3 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 2 𝑋 5 𝑋 2 𝑋 4 𝑋 5 𝑋 2
𝑋 4 𝑋 5
Uji Chow FEM FEM FEM Uji Hausman FEM REM REM Uji LM CEM CEM ________________________________________________ Pemilihan  model  tanpa  variabel 𝑋 1 dan 𝑋 6 menghasilkan nilai 𝑅 2 yang menurun tetapi nilai 𝑅 2 − 𝑎𝑑𝑗 yang meningkat.  Berdasarkan uji Chow , uji Haus- man , dan uji Lagrange Multiplier , model terbaik yang terpilih adalah CEM.

## 4 PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pemilihan  model  regresi  terbaik, disimpulkan bahwa model terbaik yang dipilih adalah CEM  tanpa  variabel 𝑋 1 dan 𝑋 6 dengan  konstanta pembeda 𝑐 = 19096,390 .  Bentuk  umum  model  re- gresi data panel dengan model terbaik adalah sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑖𝑡 = 19096,390 + 1,246𝑋 2it − 1,053X 3𝑖𝑡 − 0,654𝑋 4it − 5,180𝑋 5it Indeks 𝑖 = 1, 2, … , 8 adalah  kabupaten/kota  dan 𝑡 = 1, 2, … , 8 adalah  tahun  2014  sampai  2021.  Nilai
konstanta pada CEM yaitu 𝛽̂ 0𝑖 = 19096,390 . Tabel 7 menunjukkan nilai 𝑅 2 = 0,787 , hal ini berarti bahwa tingkat keragaman nilai variabel terikat total produksi dapat  dijelaskan  oleh  variabel  bebas  dalam  model sebesar 78,7% dan sisanya 21,3% dijelaskan oleh var- iabel lain di luar model.
Sebagai  contoh,  model  regresi  data  panel  CEM Kabupaten Muara Enim ( 𝑖 = 8 ) adalah sebagai beri- kut:
𝑌̂ 8𝑡 = 19096,390 + 1,246𝑋 2,8t − 1,053X 3,8𝑡 − 0,654𝑋 4,8t − 5,180𝑋 5,8t
Model regresi tersebut menunjukkan bahwa variabel 𝑋 2 memberikan arah korelasi positif dan berpengaruh secara signifikan terhadap total produksi, dimana jika variabel luas areal TBM meningkat satu satuan, maka nilai  total  produksi  kopi  untuk  Kabupaten  Muara Enim akan meningkat sebesar 1,246. Variabel 𝑋 3 juga berpengaruh signifikan terhadap nilai total produksi kopi di Kabupaten Muara Enim, namun memberikan
korelasi negatif. Jika variabel luas areal TTM mening- kat satu satuan, maka nilai produksi kopi untuk Kabu- paten  Muara  Enim  menurun  sebesar  1,053  dengan variabel lain dianggap tetap.
Variabel 𝑋 4 juga memberikan korelasi negatif dan berpengaruh signifikan terhadap nilai total produksi kopi di Kabupaten Muara Enim. Jika variabel jumlah petani  meningkat  satu  satuan,  maka  nilai  produksi kopi untuk Kabupaten Muara Enim menurun sebesar 0,654, dengan asumsi variabel lain konstan. Variabel 𝑋 5 memberikan korelasi negatif dan berpengaruh sig- nifikan  terhadap  nilai  total  produksi  kopi  di  Kabu- paten  Muara  Enim.  Jika  variabel  curah  hujan meningkat satu satuan, maka nilai produksi kopi un- tuk Kabupaten Muara Enim menurun sebesar 5,180 dengan variabel lain dianggap tetap.
Dengan mensubstitusikan variabel bebas dari data awal untuk Kabupaten Muara Enim pada tahun 2021, diperoleh  hasil  model  prediksi  untuk  total  produksi kopi di Kabupaten Muara Enim pada tahun 2021 ada- lah sebagai berikut:
𝑌̂ 8,2021 = 19096,390 + 1,246𝑋 2,8,2021 − 1,053X 3,8,2021 − 0,654𝑋 4,8,2021 −
5,180𝑋 5,8,2021
= 19096,390 + 1,246(19555) − 1,053(769) − 0,654(15376) − 5,180(2598)
𝑌̂ 8,2021

## = 19137,583
Namun, model regresi tersebut tidak dapat mem- berikan  informasi  variabel  bebas  mana  yang  paling berpengaruh  pada  variabel  terikat  dikarenakan adanya perbedaan satuan ukuran. Untuk mengetahui urutan dari variabel bebas yang paling berpengaruh, perlu  dilakukan  standarisasi  variabel.  Model  CEM dengan menggunakan data yang sudah distandarisasi adalah sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑖𝑡 = (−3,03 × 10 −6 ) + 1,783𝑋 2it
− 0,195X 3𝑖𝑡 − 0,096𝑋 4it − 0,200𝑋 5it (12)
Sehingga,  dari  persamaan  (12)  dapat  diketahui bahwa  urutan  variabel  bebas  yang  paling  ber- pengaruh  terhadap  variabel  terikat,  dengan  angga- pan  koefisien  bernilai  mutlak,  adalah  luas  areal  TM (𝑋 2 ) ,  curah  hujan (𝑋 5 ) ,  luas  areal  TTM (𝑋 3 ) ,  dan jumlah petani (𝑋 4 ) .
Model regresi data panel dapat digunakan untuk melakukan  peramalan  dalam  beberapa  tahun mendatang, dengan syarat nilai variabel bebas (pred- iktor)  untuk  setiap  individu  selama  tahun  tersebut diketahui.  Untuk  melihat  prediksi  nilai  aktual  total produksi  kopi  tahun  2014 – 2021  dan  nilai  estimasi
menggunakan  model  regresi  data  panel  terpilih, CEM, dapat dilakukan dengan mensubtitusikan nilai setiap variabel ke masing-masing model dan didapat- kan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil perhitungan MAPE
𝒊 Kab./ Kota i Th. t Nilai Ak- tual (𝑌 𝑖𝑡 ) Nilai Pred- iksi (𝑌̂ 𝑖𝑡 ) | 𝒀 𝒊𝒕 − 𝒀 ̂ 𝒊𝒕 𝒀 𝒊𝒕 | 1 Lahat 2014  20735  24571,8 0,185 2 Empat Lawang 2014  26275  34765,7 0,323 3 Pagar Alam 2014 7466 8131,4 0,089 4 OKU 2014  15991  16353,4 0,023 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 64  Muara Enim 2021  27123  19137,6 0,294 Jumlah 27,100
Hasil perhitungan MAPE sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ ∑ | 𝑌 𝑖𝑡 − 𝑌̂ 𝑖𝑡 𝑌 𝑖𝑡 | 𝑇 𝑖=1 𝑁 𝑖=1 𝑁𝑇 × 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 27,100
64 × 100%

## 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 42,34%
Tabel 8 menunjukkan nilai selisih dari nilai aktual dan nilai prediksi pada model regresi data panel CEM sehingga menghasilkan MAPE sebesar 42,34%, hal ini berarti  penggunaan  model  regresi  data  panel  CEM dalam memprediksi total produksi kopi setiap kabu- paten/kota di Provinsi Sumatera Selatan tahun 2014 – 2021 dapat dikategorikan layak digunakan.
Perhitungan MAPE untuk FEM efek individu, FEM efek  waktu,  dan  REM  dilakukan  dengan  cara  yang sampa,  sehingga  dapat  direkapitulasi  seperti  pada Tabel  9.  Nilai  MAPE  dari  keempat  model  dapat dibandingkan dengan 𝑅 2 yang diperoleh dari Tabel 7.
Tabel 9. Perbandingan nilai MAPE dan 𝑅 2 pada keempat
model Model MAPE 𝑹 𝟐 (%)
CEM FEM Individu FEM Waktu REM 42,34 46,67 59,24 57,89 78,7 82,8 84,0 71,0
Berdasarkan  Tabel  9,  nilai  MAPE  yang  terkecil didapat dari model CEM. Pada model FEM, meskipun memiliki  nilai 𝑅 2 lebih  tinggi  dibandingkan  nilai 𝑅 2 pada model CEM, tetapi nilai MAPE-nya lebih besar. Selisih  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  menggunakan model  CEM  pada  kabupaten/kota  di  Sumatera
Selatan pada tahun 2014 sampai 2021 dan juga hasil prediksi  tahun  2022  dan  2023  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
________________________________________________
Gambar 1. Selisih nilai aktual dan prediksi kopi dan prediksinya tahun 2014-2023
________________________________________________
Kabupaten  Empat  Lawang  dan  Kabupaten  OKU Selatan  memiliki  hasil  prediksi  produksi  kopi  yang lebih  rendah  dibandingkan  dengan  nilai  aktualnya. Sedangkan  untuk  Kabupaten  Muara  Enim  memiliki nilai  prediksi  dan  aktual  yang  hampir  sama.Secara umum, hasil prediksi produksi kopi untuk Kabupaten Empat Lawang, OKU, OKU Selatan, dan Muara Enim pada tahun 2022 dan 2023 lebih rendah dari produksi kopi aktual tahun 2018-2021. Hal sebaliknya berlaku untuk Kabupaten Lahat, OKU Timur, dan OKI.

## 5 KESIMPULAN
Model terbaik yang digunakan untuk produksi kopi di Provinsi Sumatera Selatan tahun 2014 – 2021 adalah Common Effect Model . Model regresi data panel yang diperoleh adalah:
𝑌̂ 𝑖𝑡 = 19096,390 + 1,246𝑋 2it − 1,053X 3𝑖𝑡 − 0,654𝑋 4it − 5,180𝑋 5it
Hasil estimasi CEM menunjukkan bahwa terdapat empat  variabel  bebas  yang  dapat  menentukan produksi kopi, yaitu luas areal lahan TM (𝑋 2 ) , luas ar- eal  lahan  TTM (𝑋 3 ) ,  jumlah  petani (𝑋 4 ) ,  dan  curah hujan (𝑋 5 ) .  Variabel  bebas  ini  dapat  menjelaskan tingkat keragaman nilai variabel terikat produksi kopi sebesar 78,7%.
REFERENSI ______________________________
[1] “What is Coffee?,” Association, National Coffee. Ac- cessed: Apr. 16, 2023. [Online]. Available: https://www.ncausa.org/About-Coffee/What-is-Coffee
[2] “5 Negara Penghasil Kopi Terbesar di Dunia, Indonesia Peringkat Berapa?,” CNN Indonesia. Accessed: Apr. 16, 2023. [Online]. Available:
0 20000 40000 60000 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 02 0 2 0 2 1 2 02 2 2 0 2 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 2 0 2 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 2 02 3 2 0 1 4 2 01 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 2 0 2 3 Lahat
Empat Lawang
Pagar Alam
OKU
P e r b a n d i n g a n   N i l a i   A kt u a l   d a n   P r e d i ks i   T o t a l   P r o d u k s i   K o p i &   P e r a ma l a n   T o t a l   P r o d u k s i   p a d a   t a h u n   2 0 2 2   - 2 0 2 3 Total Produksi (Y) Prediksi Total Produksi CEM -20000 0 20000 40000 60000 80000 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 2 0 2 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 01 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 2 0 2 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 2 0 2 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 01 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 02 2 2 0 2 3 OKU Timur
OKU Selatan
OKI
Muara Enim
P e r b a n d i n g a n   N i l a i   A kt u a l   d a n   P r e d i ks i   T o t a l   P r o d u k s i   K o p i
&   P e r a ma l a n   T o t a l   P r o d u k s i   p a d a   t a h u n   2 0 2 2   - 2 0 2 3
Total Produksi (Y)
Prediksi Total Produksi CEM
https://www.cnnindonesia.com/gaya- hidup/20221001003239-269-%0A854948/5-negara- penghasil-kopi-terbesar-di-dunia-indonesia-pering- kat%02berapa
[3] D. J. Perkebunan, Statistik Perkebunan Unggulan Na- sional 2021-2023 . Jakarta: Kementrian Pertanian, 2022.
[4] M. D. Isyariansyah, D. Sumarjono, and K. Budiraharjo,
“Analisis Faktor -Faktor Produksi Yang Mempengaruhi Produksi Kopi Robusta di Kecamatan Sumowono Ka- bupaten Semarang,” Agrisocionomics J. Sos. Ekon. Per- tan. , vol. 2, no. 1, p. 31, 2018, doi: 10.14710/agrisocio- nomics.v2i1.1482.
[5] T. Risnandewi, “Analisis Efisiensi Produksi Kopi Ro- busta di Kabupaten Temanggung (Studi Kasus di Keca- matan Candiroto),” J. Litbang Provinsi Jawa Teng. , vol. 11, no. 1, 2013.
[6] E. Rahn, P. Vaast, P. Läderach, P. van Asten, L. Jas- sogne, and J. Ghazoul, “Exploring adaptation strategies of coffee production to climate change using a pro- cess- based model,” Ecol. Modell. , vol. 371, no. January, pp. 76 – 89, 2018, doi:
10.1016/j.ecolmodel.2018.01.009.
[7] G. A. P. Leo, H. Wirianata, and T. N. B. Santosa, “Ana- lisis Pengaruh Curah Hujan Terhadap Produktivitas Kopi (Coffea Sp.) Kec. Gemawang, Kab. Temanggung, Jawa Tengah,” Agroforetech , vol. 1, no. 01, pp. 95 – 102, 2023.
[8] A. Munandar, “Analisis Regresi Data Panel pada Per- tumbuhan Ekonomi d i Negara Â€“ Negara Asia,” J. Ilm. Ekon. Glob. Masa Kini , vol. 8, no. 1, pp. 59 – 67, 2017, doi: 10.36982/jiegmk.v8i1.246.
[9] Irmeilyana, I. Amalia, and S. I. Maiyanti, “Model Re- gresi Data Panel pada Faktor-Faktor yang Menentukan Produksi Kopi di Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2015- 2021,” J. Sains Terap. , vol. 8, no. 1, 2022.
[10] M. Iqbal, “Regresi Data Panel (2) ‘Tahap Analisis.’” Ac- cessed: Apr. 18, 2022. [Online]. Available: https://dosen.perbanas.id/regresi-data-panel-2-tahap- analisis/
[11] J. Sriyana, Metode Regresi Data Panel . Ekonisia, 2014.
[12] P. R. Sihombing, “Analisis Regresi Data Panel Ber- ganda,” Stat. Multivariat dalam Ris. , vol. 18, no. 2, p. 25, 2018.
[13] A. T. Basuki, “Analisis Data Panel dalam Penelitian Ekonomi dan Bisnis,” PT Rajagrafindo Persada , p. 160, 2021.
[14] Gujarati, Basic Econometrics , 5th ed. Singapore: Mc- Grawhill.
[15] H. Xu, S. Hwan Lee, and T. Ho Eom, “Introduction to Panel Data Analysis,” no. November 2007, 2007, doi: 10.1201/9781420013276.ch32.
[16] I. Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Pro- gram IBM SPSS 25 , 9th ed. Indonesia: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2018.  ____________________