Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 1: 65-73, March 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i1.1108

## Proyeksi Kesesuaian Agroklimat Tanaman Kopi Arabika Berdasarkan Skenario Iklim di Sulawesi Selatan, Indonesia
Projections of Agro-climatic Suitability of Arabica Coffee Plants Based on Climate Scenarios in South Sulawesi, Indonesia
Fendy Arifianto 1♥ , Hardiyanti Ismail 2
1 Climatology Study Program, College of Meteorology Climatology and Geophysics, Banten
2 Meteorological Climatological and Geophysical Agency, Bone
♥ Corresponding author email: fendyarifianto.ipb@gmail.com
Article history: submitted: December 9, 2022; accepted: March 21, 2023; available online: March 31, 2023
Abstract. The  close  relationship  between  climate  and  coffee  plants  requires  the  right  steps  in  planning  and developing coffee plants. This study aims to determine the distribution of suitability areas for Arabica coffee plants in the  future  based  on  the  projected  results  of  the  RCP8.5  scenario  for  the  periods  2021-2050  and  2051-2080  in South  Sulawesi,  which  are  used  as  recommendations  in  the  development  of  Arabica  coffee  plants  in  the  South Sulawesi. The data used is observational data on monthly average rainfall and air temperature for the 1989-2018 period. The projection data used is data from the CORDEX-SEA ensemble, the CSIRO model with a resolution of 25x25 km for the RCP8.5 scenario for the 2021-2080 period. The projection period is divided into two periods for each  scenario.  Agro-climate  suitability  for  Arabica  coffee  plants  is  made  based  on  the  total  weight  of  the parameters used. The results showed a decrease in the quality of agro-climate suitability in the projection period for  Arabica  coffee plants  in South  Sulawesi.  This  can  be  seen  from  the  shrinking  area  of  land  classified  as  very suitable (S1) in the projection period compared to the baseline period. The percentage of land area for S1 for the baseline period is 44%, then it has shrunk in the projected RCP8.5 scenario for the 2021-2050 period to 27%. The results of the projection of the RCP8.5 scenario for the 2051-2080 period experienced a significant reduction in the percentage of classified land area compared to the baseline period is 5%.
Keywords : agro-climatic suitability; coffee plants; climate projections
Abstrak. Erat hubungan antara iklim dan tanaman kopi membutuhkan langkah yang tepat dalam perencanaan dan pengembangan tanaman kopi. Sulawesi Selatan merupakan salah satu wilayah penghasil tanaman kopi arabika dan sedang direncanakan pengembangannya. Penelitian ini bertujuan mengetahui sebaran wilayah kesesuaian tanaman kopi Arabika di masa depan berdasarkan hasil proyeksi skenario RCP8.5 periode tahun 2021- 2050 dan 2051-2080 di Sulawesi  Selatan,  yang  digunakan  sebagai  rekomendasi  dalam  investasi  pengembangan  tanaman  kopi  Arabika di Provinsi  Sulawesi  Selatan.  Data  yang  digunakan  adalah  data  observasi  rata-rata  bulanan  curah  hujan  dan  suhu udara  periode  1989-2018.  Data  proyeksi  yang  digunakan  merupakan  data  dari  ensemble  CORDEX-SEA  yaitu model  CSIRO  dengan  resolusi  25x25  km  skenario  RCP8.5  periode  2021-2080.  Periode  proyeksi  dibagi  menjadi dua  periode  untuk  setiap  scenario.  Kesesuaian  agroklimat  untuk  tanaman  kopi  Arabika  dibuat  berdasarkan  dari jumlah bobot parameter yang digunakan. Hasil penelitian menunjukkan penurunan kualitas kesesuaian agroklimat pada  periode  proyeksi  untuk  tanaman  kopi  Arabika  di  Sulawesi  Selatan.  Hal  ini,  terlihat  dari  menyusutnya  luas lahan klasifikasi sangat sesuai (S1) pada periode proyeksi dibandingkan dengan periode baseline. Persentase luas lahan untuk klasifikasi S1 untuk periode baseline sebesar 44% lalu mengalami penyusutan pada proyeksi skenario RCP8.5  periode  2021-2050  menjadi  27%.  Hasil  proyeksi  skenario  RCP8.5  periode  2051-2080  mengalami penyusutan persentase luas lahan klasifikasi yang signifikan dibandingkan dengan periode baseline yaitu menjadi 5%.
Kata kunci: kesesuaian agroklimat; tanaman kopi; proyeksi iklim

## PENDAHULUAN
Kopi merupakan salah satu  komoditi hasil perkebunan  yang  mempunyai  peran  cukup penting  dalam  kegiatan  perekonomian,  yaitu menjadi  komoditas  ekspor  Indonesia  dan sebagai  penghasil  devisa  negara  selain minyak  dan  gas  (Kementerian  Pertanian Republik  Indonesia,  2019).  Konsumen  kopi lebih berminat mengonsumsi kopi dari spesies kopi  Arabika  dibandingkan  spesies  kopi
Robusta  atau  yang  lainnya  (Kusmiyati  & Nursamsiyah,  2015),  bahkan  kuatnya  daya saing kopi Arabika menjadikannya primadona bagi  penggemarnya  (Ginting  dkk.,  2022). Kopi  Arabika  berasal  dari  pegunungan  di Ethiopia, Afrika dan tumbuh di bawah kanopi hutan  tropis  yang  rimbun.  Berdasarkan agroklimatnya,  tanaman  ini  sangat  cocok ditanam  di  daerah  tropis  yang  sedikit  basah dengan  curah  hujan  1.200-1.800  mm/tahun
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 1: 65-73, March 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i1.1108
dan  suhu  optimal  pertumbuhannya  berkisar 22-25 o C,  adapun  berbuahnya  membutuhkan waktu kering 1-4 bulan dalam setahun dengan beberapa  kali  musim  hujan  (Syakir  & Surmaini, 2017).
Eratnya  hubungan  antara  iklim  dan tanaman  kopi  mengakibatkan  kekhawatiran petani  kopi  dalam  menghadapi  perubahan iklim.  Perubahan  iklim  dapat  menyebabkan pertumbuhan  tanaman  kopi  terhambat  dan produksi  menurun  karena  tanaman  kopi sangat tergantung terhadap keadaan lingkungan  (Cheserek  &  Gichimu,  2012). Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa dampak  perubahan  iklim  terhadap  tanaman kopi  adalah  menurunkan  produksi  akibat perubahan  pola  hujan  dan  peningkatan  suhu udara. Jika curah hujan kurang atau lebih dari kisaran  tertentu  akan  berdampak  buruk terhadap pertumbuhan tanaman kopi. Demikian  pula  jika  lama  bulan  kering  di wilayah  pertanaman  kopi  lebih  dari  6  bulan, maka  dapat  menyebabkan  kerusakan  pada tanaman kopi (Susilo & Wicaksono, 2023).
Wilayah  sentra  produksi  kopi  Arabika  di Indonesia  terdapat  di  Provinsi  Sumatera Utara,  Aceh,  Sulawesi  Selatan,  Sumatera Barat, dan Nusa Tenggara Timur (Kementerian  Pertanian  Republik  Indonesia, 2019).  Sulawesi  selatan  memiliki  potensi yang besar untuk pengembangan kopi, selama tahun  2012-2016,  rata-rata  memroduksi 12,29% kopi  Arabika  dari perkebunan rakyat dan  tersebar  hampir  di  seluruh  kabupaten  di Provinsi  Sulawesi  Selatan  (Kementerian Pertanian  Republik  Indonesia,  2019).  Potensi pengembangan  yang  besar  tersebut  perlu memerhatikan juga sebaran wilayah kesesuaian  agroklimat  maupun  proyeksinya, agar  dapat  merencanakan  kegiatan  produksi kopi dengan baik. Perencanan dan pengembangan  tanaman  kopi  hendaknya mempertimbangkan  kondisi  lahan  dan  iklim kawasan  (Murtiningrum  &  Oktoyoki,  2019),
adapun  faktor  yang  menjadi  pendukung terhadap keberhasilan produksi suatu tanaman adalah faktor iklim terutama curah  hujan dan suhu (Arifianto dkk., 2016).
Pengaruh perubahan iklim terhadap kesesuaian  iklim  tanaman  kopi  di  masa mendatang dapat digunakan skenario Representative Concentration Pathways (RCP).  Skenario  RCP  merupakan  pengganti skenario  sebelumnya Special  Reports  on Emission  Scenario (SRES)  yang  didasarkan pada  konsentrasi  gas  karbon  dan  memiliki empat  pemodelan  iklim  yaitu,  RCP2.6, RCP4.5,  RCP6.0,  dan  RCP8.5.  Skenario  ini bertujuan untuk memahami lebih baik tentang ketidakpastian  dan  alternatif  masa  depan (IPCC, 2021). Penelitian ini akan menganalisis  sebaran  kesesuaian  agroklimat untuk tanaman kopi Arabika dan memproyeksikannya  berdasarkan  skenario RCP8.5 di Sulawesi Selatan.

## METODE
Data observasi curah hujan dan suhu udara periode  1989-2018,  data  keteksturan  tanah, data ketinggian  tempat,  data  kelerengan  dan data  spasial  penggunaan  lahan.  Adapun  data model  skenario  RCP4.5  dan  RCP8.5  berupa data  suhu  udara  dan  curah  hujan  dengan format netCDF (nc) dari data ensemble model CORDEX-SEA  yaitu  model  CSIRO  dengan resolusi  25x25  km  pada  periode  baseline 1989-  2018.  Data  RCP4.5  dan  RC8.5 kemudian  dibagi  menjadi  dua  periode  yaitu, periode  tahun  2021-2050  dan  tahun  2051- 2080.
Data curah hujan yang tidak lengkap maka dilakukan pengisian data kosong menggunakan metode Reciproca l.  Metode  ini dianggap  lebih  baik  dengan  memanfaatkan jarak  antar  stasiun  sebagai  faktor  pengisian data  curah  hujan  kosong  dapat  dirumuskan sebagai berikut (Yasa, et al., 2015).
𝑃𝐴 . 𝑃𝐵 . 𝑃𝐶 𝑃 𝑥 = (𝑑𝑥𝐴)2   (𝑑𝑥𝐵)2 (𝑑𝑥𝐶)2 1 + 1 + 1 (1)
(𝑑𝑥𝐴)2     (𝑑𝑥𝐵)2    (𝑑𝑥𝐶)2
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 1: 65-73, March 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i1.1108
Keterangan:
𝑃𝑥 : hujan di stasiun X, 𝑃𝐴 : hujan di stasiun A, 𝑃𝐵 : hujan di stasiun B, 𝑃𝐶 : hujan di stasiun C, 𝑑 𝑋𝐴 : jarak antara stasiun A dengan stasiun  acuan, 𝑑 𝑋𝐵 : jarak antara stasiun B dengan stasiun  acuan, 𝑑 𝑋𝐶 : jarak antara stasiun C dengan stasiun  acuan
Data suhu udara untuk wilayah yang tidak memiliki  data  suhu  udara  didapatkan  dari pendugaan suhu udara. Pendugaan suhu udara dihitung  berdasarkan  ketinggian  tempat berdasarkan  teori lapse  rate ,  yaitu  setiap ketinggian  100  m  terjadi  penurunan  suhu
udara  rata-rata  sebesar  0,6  °C.  untuk  stasiun referensi  menggunakan  data  suhu  udara  dari stasiun Klimatologi Maros. Pendugaan tersebut  menggunakan  rumus  Braak  (1928) dalam (Rusdiana & Amalia , 2013) 𝑇ℎ = 𝑇ℎ 0 − (0.6 𝑥 ℎ 𝑥 0.01) (2) Keterangan: Th : Dugaan suhu dara pada pos hujan
,T ℎ 0 : Suhu udara stasiun referensi h        : Selisih ketinggian pos hujan dengan stasiun referensi (mdpl)
Model  skenario  RCP4.5  dan  8.5  perlu dikoreksi  untuk  menyamakan  nilai  model skenario  dengan  nilai  observasi  berupa perubahan  curah  hujan  dan  suhu  udara. Koreksi  ini  dilakukan  berdasarkan  perbedaan
nilai  yang  cukup  signifikan  antara  data observasi  dan  data  model  yang  memiliki periode  yang  sama.  Curah  hujan  terkoreksi dapat dihitung berdasarkan persamaan
(Sperna Weiland, et al., 2010)
Keterangan:
𝐶𝐻 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑘𝑜𝑟 = 𝐶𝐻 𝑚𝑜𝑑 𝑥 𝐶𝐻 𝑜𝑏𝑠 𝐶𝐻 𝑚𝑜𝑑 (3)
𝐶𝐻 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑘𝑜𝑟 : Curah hujan bulanan model yang telah dikoreksi 𝐶𝐻 𝑚𝑜𝑑
: Curah hujan model sebelum dikoreksi 𝐶𝐻 𝑜𝑏𝑠 : Rata-rata curah hujan periode baseline data pengamatan 𝐶𝐻 𝑚𝑜𝑑 : Rata-rata curah hujan periode baseline data model
Sedangkan untuk koreksi data suhu udara dapat dihitung dengan persamaan:
𝑇 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙_ =  𝑇 𝑚𝑜𝑑 (𝑇 𝑜𝑏𝑠 −  𝑇 𝑚𝑜𝑑 ) (4)
Keterangan:
𝑇 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙_𝑘𝑜𝑟 : Suhu udara bulanan model yang telah dikoreksi 𝑇 𝑚𝑜𝑑 : Suhu udara model sebelum dikoreksi 𝑇 𝑜𝑏𝑠
: Rata-rata suhu udara bulanan periode baseline data pengamatan 𝑇 𝑚𝑜𝑑 : Rata-rata suhu udara bulanan periode baseline data model
Proses  validasi  untuk  mendapatkan  nilai error  ini  menggunakan  formula Root  Mean Square  Error (RMSE)  pada  data  model sebelum  dan  sesudah  data  model  dikoreksi. Dari  hasil  perhitungan  nilai  RMSE  yang
diperoleh  dapat  dilihat  seberapa  bagus performa suatu model untuk dapat digunakan, semakin kecil nilai RMSE maka semakin baik suatu model untuk dapat digunakan.
Tabel 1. Pembobotan kesesuaian iklim tanaman kopi
Ket Karakteristik Lahan Nilai Bobot 4 3 2 1 A Curah Hujan (mm) 1.500 – 3.000 1.000 – 1.500 3.000 – 3.500 800   – 1.000 3.500-4.000 <800 >4.000 B Suhu Udara ( o C) 16-22 15-16 22-24 14-15 24-26 <14 >26 C Ketinggian Tempat (mdpl) 700-1.600 1.600-1.750 600-700 1.750-2.000 100-600 >2.000 <100 D Kelerengan (%) 0-8 8-25 25-45 >45 E Tekstur Tanah Halus Agar halus Sedang - Agak kasar Sangat halus Kasar Sangat halus Sumber: Wandana, Raka, dan Udiyana, 2016
Sistem  pembobotan  unsur  iklim  dan kondisi  fisik  lahan  kopi  digunakan  untuk penentuan  kesesuaian  iklim  dan  lahan  kopi. Penentuan  pembobotan  harus  sesuai  dengan kesesuaian  iklim  tanaman  kopi  Arabika  yang bersumber  dari  Balai  Penelitian  Tanaman Industri  dan  Penyegar  (2019).  Pembobotan dalam  penelitian  ini  menggunakan  konsep nilai  parameter  yang  memenuhi  syarat  kelas sesuai  diberikan  bobot  tinggi  dan  sebaliknya nilai parameter yang semakin menjauhi syarat kelas sesuai diberikan bobot rendah (Wandana dkk., 2016).
Kelas sangat sesuai (S1) diberi nilai bobot 4, kelas cukup sesuai (S2) diberi nilai bobot 3,
kelas sesuai marginal (S3) diberi nilai bobot 2 dan kelas tidak sesuai (N) diberi nilai bobot 1. Kemudian  nilai  semua  bobot  dijumlahkan dari  masing-masing  unsur  tersebut  untuk mendapatkan tingkat kesesuaian lahan tanaman kopi Arabika.
Skor akhir = (A + B + C + D + E)
Skor  akhir  yang  didapat  digunakan  untuk menentukan  klasifikasi  lahan  tanaman  kopi Arabika  menjadi  4  kategori  yaitu  sangat sesuai (S1) memiliki nilai bobot 17-20, cukup sesuai (S2) memiliki nilai bobot 13-16, sesuai Marginal  (S3)  memiliki  nilai  bobot  9-12  dan tidak sesuai (N) memiliki nilai bobot 5-8.
Tabel 2. Klasifikasi jumlah nilai bobot Jumlah Nilai Bobot Tingkat Kesesuai an Keterangan 17-20 S1 Sangat Sesuai 13-16 S2 Cukup Sesuai 9-12 S3 Sesuai Marginal 5-8 N Tidak Sesuai
Tingkatan  kesesuaian  iklim  dibuat  dari hasil pembobotan pada parameter curah hujan, suhu udara, ketinggian, kelerengan dan tekstur tanah. Selanjutnya, Parameter-parameter tersebut  dijumlahkan  bobotnya  kemudian dibagi  menjadi  beberapa  kelas  klasifikasi berdasarkan  jumlah  bobotnya  menggunakan software  pemetaan  spasial.  Peta  kesesuaian iklim  tanaman  Kopi  Arabika  dibuat  untuk setiap  periode,  yaitu baseline (1989-2018) dan  proyeksi  masa  depan  (2021-2050  dan 2051-2080).  Perubahan  luasan  kesesuaian
iklim  pada  setiap  periode  mengindikasikan ada  atau  tidaknya  perubahan  tingkatan kesesuaian  iklim  tanaman  kopi  Arabika  di Provinsi Sulawesi Selatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Koreksi Data Model dan Simulasi parameter  Curah  Hujan  dan  Suhu  Udara Skenario RCP8.5
Semakin  dekat  nilai  RMSE  dengan  nol, semakin  akurat  data  tersebut  dan  semakin dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan atau analisis lebih lanjut (Tabel 3),
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                  e-ISSN 2655-853X Vol. 6 No. 1: 65-73, March 2023 https://doi.org/10.37637/ab.v6i1.1108
hal  tersebut  menunjukkan  akurasi  yang  lebih baik karena hampir tidak ada kesalahan. Data model  berdasarkan  skenario  RCP8.5  untuk parameter curah  hujan  dan  suhu  udara  yang telah dikoreksi berhasil meningkatkan akurasi dan validitas data curah hujan dan suhu udara
yang  mirip  dengan  data  observasi.  RMSE sebagai  indikator  statistik  yang  umumnya digunakan  untuk  mengukur  perbedaan  dari hasil  model  terhadap  hasil  observasi  pada bidang  penelitian  iklim  (Chai  &  Draxler, 2014)
Tabel 3. Sampel Nilai RMSE data model suhu udara dari 60 pos hujan di Provinsi Sulawesi Selatan
No Pos Hujan Lon Lat RMSE sebelum dikoreksi RMSE setelah dikoreksi 1 Angkona -2.59 120.97 3.31 0.86 2 Mebali -3.20 119.89 4.07 3.45 3 Panca -4.0 119.87 3.74 3.52 4 Staklim Maros -5.00 119.57 3.93 3.49 5 Pasimasunggu -7.06 120.63 3.78 3.49
Pada  grafik  (Gambar  1)  terlihat  bahwa pada  bulan  Maret  dan  April  grafik  curah hujan  skenario  RCP8.5  sesudah  dikoreksi, intensitas  curah  hujannya  cenderung  naik terutama  pada  grafik  curah  hujan  skenario
RCP8.5  periode  2051-2080.  Selain  itu, terlihat  bahwa  intensitas  curah  hujan  bulan Januari  pada  grafik  curah  hujan  skenario RCP8.5  sesudah  dikoreksi  naik  secara signifikan pada periode 2051-2080.
Gambar  1. Data  model  curah  hujan  bulanan  sebelum  dan  sesudah  koreksi  skenario  RCP8.5  di  Pos Hujan Mebali
Gambar 2. Data model suhu udara bulanan sesudah koreksi skenario RCP8.5 di Pos Hujan Mebali
Pola  yang  mirip  antara  data  model  dan data  observasi  setelah  dilakukan  proses koreksi (Gambar 2). Nilai parameter rata-rata suhu  udara  bulanan  cenderung  meningkat pada  periode  tahun  2021-2050  dan  tahun 2051-2080  dibanding  nilai  suhu  udara observasi  yaitu  periode  tahun  1989-2018. Terlihat  pada  grafik  suhu  udara  model periode  1989-2018  sebelum  dikoreksi  pada
bulan Juni grafik mengalami penurunan yang signifikan  dibandingkan  dengan  periode  lain. Namun  setelah  dilakukan  proses  koreksi didapatkan,  grafik  suhu  udara  model  periode 1989-  2018  mengalami  perubahan  yang menjadikan  grafik  tersebut  mirip  dengan grafik  suhu  udara  observasi  periode  1989- 2018. Sehingga pola grafik antara data model dan data observasi menjadi mirip.
Grafik  suhu  udara  proyeksi  setelah melewati proses koreksi mengalami kenaikan yang  cukup  signifikan.  Hal  itu  terjadi,  pada bulan  Juni  dan  Oktober  di  periode  tahun 2021-2050  dan  tahun  2051-2080.  Namun, kenaikan  yang  sangat  signifikan  terjadi  pada periode  tahun  2051-  2080  yang  nilai  suhu udaranya berkisar 26-27˚C.

## Sebaran  Kesesuaian  Agroklimat  Tanaman Kopi  pada  periode  Baseline  Tahun  1989- 2018
Sebaran  klasifikasi  sangat  sesuai  (S1) sangat  dominan  pada  wilayah  bagian  utara Provinsi  Sulawesi  Selatan.  Wilayah  yang termasuk  klasifikasi  sangat  sesuai  yaitu wilayah kabupaten Tanah Toraja dan sebagian  wilayah  kabupaten  Luwu  dan Enrekang.  Selain  itu,  wilayah  bagian selatan juga  terdapat  sebaran  klasifikasi  sangat sesuai.  Wilayah yang  termasuk yaitu, sebagian wilayah  kabupaten  Takalar,  Gowa, Bulukumba dan Bantaeng (Gambar 3).
Gambar  3. Peta  kesesuaian  iklim  tanaman  kopi Arabika  periode  baseline  tahun  1989-2018 Provinsi Sulawesi Selatan
Wilayah  yang  termasuk  dalam  klasifikasi cukup  sesuai  (S2)  adalah  sebagian  kecil wilayah  kabupaten  Luwu,  Enrekang,  Bone dan  sebagian  besar  wilayah  kabupaten Pinrang,  Sidenreng  Rappang,  Barru,  Wajo, Maros, Makassar, Pangkajene, Sinjai, Soppeng, Pare-pare dan Selayar.
Sebaran  Kesesuaian  Iklim  Tanaman  Kopi
Arabika  Berdasarkan  Skenario  RCP8.5 pada Periode 2021-2050
Peta  kesesuaian  iklim  tanaman  kopi Arabika berdasarkan proyeksi skenario RCP8.5  pada periode  2021-2050  di  Provinsi Sulawesi  Selatan.  Terlihat  pada  gambar bahwa  wilayah  Provinsi  Sulawesi  Selatan terbagi  atas  tiga  klasifikasi  yaitu,  klasifikasi sangat  sesuai  (S1),  cukup  sesuai  (S2)  dan sesuai marginal (S3). Untuk kalsifikasi sangat sesuai  (S1)  tersebar  merata  di  wilayah kabupaten  Tanah  Toraja,  sebagian  wilayah kabupaten Luwu, Enrekang, Takalar, Bulukumba, dan Bantaeng. Klasifikasi cukup sesuai  (S2)  terlihat  mendominasi  wilayah Provinsi  Sulawesi  Selatan  yang  ditandai dengan warna hijau muda.
Gambar  4. Peta  kesesuaian  iklim  tanaman  kopi Arabika  berdasarkan  skenario  RCP8.5  periode proyeksi  tahun  2021-2050  Provinsi  Sulawesi Selatan
Sebaran  klasifikasi  cukup  sesuai  (S2), yaitu  wilayah  kabupaten  Pinrang,  Sidenreng Rappang,  Barru,  Wajo,  Maros,  Makassar, Pangkajene,  Sinjai,  Soppeng,  Pare-pare  dan Selayar,  serta  sebagian  wilayah  kabupaten Luwu,  Enrekang,  Tanah  Toraja,  Gowa, Bulukumba, Takalar dan Bantaeng. Klasifikasi  sesuai  marginal  (S3)  terlihat sangat sedikit dibandingkan dengan klasifikasi  yang  lain.  Hal  ini  ditandai  dengan warna hijau olive  yang terlihat sebarannya  di wilayah kabupaten Luwu.
Berdasarkan kesesuaian iklim untuk
tanaman  kopi  Arabika  proyeksi  skenario RCP8.5  periode  tahun  2021-2050  jika dibandingkan dengan periode baseline, kesesuaian  iklim  mengalami  perubahan  yang cukup signifikan. Dapat dilihat dari Gambar 3 dan Gambar 4 terjadi penyusutan luas wilayah klasifikasi sangat sesuai (S1) yaitu persentase luas  lahannya  menjadi  27%  dan  meluasnya wilayah  klasifikasi  cukup  sesuai  (S2)  yaitu persentase  luas  lahannya  menjadi  73%,  serta munculnya  klasifikasi  baru  yaitu  klasifikasi sesuai  marginal  (S3)  dengan  persentase  luas lahannya sebesar 0.2%.
Perubahan  terjadi  dikarenakan,  adanya penurunan  nilai  curah  hujan  dan  peningkatan nilai suhu udara di Provinsi Sulawesi Selatan. Terlihat  dari  penurunan  tingkat  curah  hujan mengalami  penurunan  rata-rata  sebesar  336 mm.  Persentase  penurunan  sebesar  73%  atau bisa  dikatakan  bahwa  lebih  dari  setengah wilayah di Provinsi Sulawesi Selatan mengalami penurunan curah hujan. Kemudian terlihat  juga  kenaikan  suhu  udara  dengan persentase  sebesar 97%  atau  bisa  dikatakan bahwa  hampir  seluruh  wilayah  di  Provinsi Sulawesi  Selatan  mengalami  kenaikan  suhu, dengan rata-rata kenaikan suhu udara berkisar sebesar 1°C.
Sebaran  Kesesuaian  Iklim  Tanaman  Kopi Arabika  Berdasarkan  Skenario  RCP8.5 pada Periode 2051-2080
Klasifikasi  kesesuaian  iklim  tanaman  kopi arabika  berdasarkan  skenario  RCP8.5  pada Periode 2051-2080 yang mendominasi wilayah  Provinsi  Sulawesi  Selatan  yaitu klasifikasi sesuai marginal (S3) yang ditandai dengan  warna  hijau  kekuningan  (Gambar  5). Sebaran  klasifikasi  Sesuai  Marginal  (S3) cukup  terlihat  jelas  pada  wilayah  kabupaten Pinrang,  Sidenreng  Rappang,  Barru,  Wajo, Maros, Makassar, Pangkajene, Sinjai,
Soppeng,  Pare-pare  dan  Selayar,  serta
Sebagian wilayah kabupaten Luwu, Enrekang,  Gowa,  Bulukumba,  Takalar  dan Bantaeng.
Gambar  5. Peta  kesesuaian  iklim  tanaman  kopi Arabika  berdasarkan  skenario  RCP8.5  periode proyeksi  tahun  2051-2080  Provinsi  Sulawesi Selatan
Klasifikasi cukup sesuai (S2) terlihat lebih sedikit dibandingkan dengan klasifikasi sesuai marginal (S3). Terlihat pada gambar Provinsi Sulawesi  Selatan  berwarna  hijau  muda. Sebaran klasifikasi  cukup  sesuai  (S2)  yaitu, Sebagian  wilayah  kabupaten  Luwu,  Tanah Toraja, Enrekang, Gowa, Bulukumba, Takalar  dan  Bantaeng.  Klasifikasi  sangat sesuai (S1) terlihat hanya tersebar di beberapa kabupaten  yang  ditandai  dengan  warna  hijau tua.  Untuk  sebaran  klasifikasi  sangat  sesuai (S1)  hanya  tersebar  di  dua  kabupaten  yaitu, sebagian wilayah kabupaten Luwu dan Tanah Toraja.
Proyeksi  skenario  RCP8.5  periode  tahun 2051-2080 menunjukkan perubahan signifikan  jika  dibandingkan  dengan  periode baseline  dan  periode  proyeksi  (2021-  2050). Dapat  dilihat pada Gambar  3, 4 dan  5 terjadi perluasan  wilayah  klasifikasi  kesesuaian marginal  (S3)  yaitu  persentase  luas  lahannya menjadi  54%,  penyusutan  luas  wilayah klasifikasi cukup  sesuai  (S2)  yaitu  persentase luas  lahannya  menjadi  41%  dan  terjadi penyusutan luas wilayah berskala besar untuk klasifikasi sangat sesuai (S1) yaitu persentase luas  lahannya  menjadi  5%.  Selain  itu, terdapat klasifikasi baru yaitu klasifikasi tidak sesuai  (N)  dengan  persentase  sebesar  0.1% yang  artinya  wilayah  tersebut  tidak  sesuai untuk tanaman kopi Arabika.
Perubahan terjadi dikarenakan, pada periode 2051-2080 terjadi penurunan rata-rata curah hujan  tahunan  serta  terjadi  peningkatan rata-rata  suhu  udara  tahunan  sehingga mengakibatkan  penurunan  tingkat  kesesuaian iklim  terhadap  pertumbuhan  tanaman  kopi Arabika.  Hal  ini  terlihat  dari  persentase penurunan  curah  hujan  periode  2051-2080 dibandingkan  dengan  periode baseline  yaitu sebesar  70%  dengan  rata-rata  penurunan sebesar  796  mm.  Jika  dibandingkan  dengan periode  2021-2050  persentase  penurunan curah  hujan  sebesar  67%  dengan  rata-rata penurunan sebesar 512 mm. Selain itu, terjadi peningkatan  suhu  udara  jika  dibandingkan dengan  periode  baseline  yaitu  sebesar  98% dengan  rata-rata  suhu  udara  meningkat sebesar 3°C.
Hasil  penelitian  tersebut  relevan  dengan penelitian  Barung  &  Suwandi  (2017)  yang menyatakan  bahwa  perubahan  yang  terjadi pada  simulasi  skenario  perubahan  iklim tersebut  sangat  dipengaruhi  oleh  perubahan suhu  udara  suatu  wilayah.  Sehingga,  jumlah skor  pada  skenario  tersebut  dapat  berubah karena  meningkatnya  suhu  udara  terutama pada  periode  2051-2080.  Adapun  terjadinya peningkatan curah hujan tahunan menyebabkan  perubahan  kesesuaian  iklim pada periode proyeksi dari skenario perubahan  iklim.  Variabilitas  suhu  dan  curah hujan dapat dijadikan pertimbangan mengenai produktivitas  kopi,  sebab  produktivitas  kopi akan  meningkat  selama  tidak  melebihi  suhu maksimum dan tidak terjadi kemarau panjang dan  dapat  dioptimalkan  dengan  mengurangi dampak  dari  pengaruh  perubahan  iklim (Angka, 2021)

## SIMPULAN
Kesesuaian  iklim  tanaman  kopi  Arabika pada proyeksi skenario RCP8.5 periode 2021- 2050  mengalami  perubahan  kesesuaian  iklim yang  cukup  signifikan  dibandingkan  dengan periode  baseline.  Dengan  persentase  luas lahan  untuk  klasifikasi  sangat  sesuai  (S1) sebesar  27%.  Cukup  sesuai  sebesar  73%  dan sesuai  marginal  sebesar  0.2%.  Selanjutnya, periode  2051-2080  mengalami  perubahan
kesesuaian iklim yang signifikan dibandingkan dengan baseline. Dengan persentase luas lahan untuk klasifikasi sangat sesuai  (S1)  sebesar  5%.  Cukup  sesuai  (S2) sebesar  41%,  sesuai  marginal  (S3)  sebesar 54%,  dan  klasifikasi  tidak  sesuai  (N)  sebesar 0.1%.

## DAFTAR PUSTAKA
Angka,  A.  W.  (2021).  Dampak  Perubahan Iklim  Terhadap  Produktivitas  Kopi Robusta  Di  Desa  Kurrak  Kecamatan Tapango  Kabupaten  Polewali  Mandar. Media Agribisnis, 5 (2), 133-139. doi:https://doi.org/10.35326/agribisnis.v 5i2.1594
Arifianto,  F.,  Koesmayono,  Y.,  &  Impron,  I. (2016).  Karakterisasi  Tingkat  Produksi Duku  Berbasis  Pewilayahan  Hujan  di Provinsi  Jambi. Jurnal  Hortikultura
Indonesia ,
121-128. doi:https://doi.org/10.29244/jhi.7.2.121-
128
Balai  Penelitian  Tanaman  Industri  dan Penyegar. (2019). Persiapan dan
Kesesuaian  Lahan  Tanaman  Kopi . Retrieved from balittri.litbang.pertanian.go.id:
balittri.litbang.pertanian.go.id/index.ph p/berita/info-  teknologi/474-persiapan- dan-kesesuai-lahan-tanaman- kopi?start=1,html
Barung,  F.,  &  Suwandi,  S.  (2017).  Proyeksi Kesesuaian  Agroklimat  Tanaman  Padi Berdasarkan  Skenario  Representative Concentration Pathways (RCP)4.5 DAN  RCP8.5  Di  Provinsi  Jawa  Timur. Jurnal  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika , 32-45. doi:https://doi.org/10.36754/jmkg.v4i3. 51
Chai,  T.,  &  Draxler,  R.  (2014).  Root  Mean
Square Error (RMSE) or Mean Absolute  Error  (MAE)?  -Arguments against avoiding RMSE in the
literature. Geoscientific Model Development , 1247–1250. doi:https://doi.org/10.5194/gmd-7-
1247-2014
Cheserek, J., & Gichimu, B. (2012). Drought and  heat  tolerance  in  coffee:  a  review, International  Research. Journal  of Agricultural  Science  and  Soil  Science , 498-501. Retrieved from http://hdl.handle.net/123456789/106 Ginting, A.,  Lubis,  S., & Kesuma, S. (2022). Comparative and Competitive Advantage  of  Arabic  Coffee  in  Karo Regency. Agro  Bali  :  Agricultural Journal ,
592-600. doi:https://doi.org/10.37637/ab.v5i3.10
45
IPCC.  (2021).  In IPCC,  2021:  Climate
Change  2021:  The  Physical  Science Basis. Contribution of Working Group I to  the  Sixth  Assessment  Report  of  the Intergovernmental  Panel  on  Climate Change (pp.  2061-2339).  New  York, USA:  Cambridge  University  Press. doi:10.1017/9781009157896
Kementerian  Pertanian  Republik  Indonesia.
(2019). Basis  Data  Ekspor-Impor Komoditi  Pertanian .  Retrieved  from http://database.pertanian.go.id/eksim20 12asp/eksporSubsek.asp
Kementerian  Pertanian  Republik  Indonesia.
(2019). Data  Lima  Tahun  Terakhir . Retrieved
from https://www.pertanian.go.id/home/inde x.php?show=page&act=view&id=6 1,html Kusmiyati,  A.,  &  Nursamsiyah,  D.  (2015). Kelayakan  Finansial  Usaha  Tani  Kopi Arabika dan Prospek Pengembangannya di Ketinggian Sedang. Agriekonomika , 221-234. doi:https://doi.org/10.21107/agriekono mika.v4i2.976
Murtiningrum,  F.,  &  Oktoyoki,  H.  (2019). Perencanaan  Pengembangan  Kawasan Kopi  Di  Kabupaten  Rejang  Lebong. Agro  Bali  (Agricultural  Journal) ,  121- 129. doi:https://doi.org/10.37637/ab.v2i2
Rusdiana  ,  O.,  &  Amalia  ,  R.  (2013).  Land
Suitability  of  Pinus  merkusii  Jungh  et de  Vriese  on  Ex-Standing  Area  of Tectona  grandis  Linn.  F. Jurnal Silvikultur Tropika , 174-181.
doi:https://doi.org/10.29244/j- siltrop.3.3.%25p
Sperna  Weiland,  F.,  van  Beek,  L.,  Kwadijk, J.,  &  Bierkens,  M.  (2010).  The  ability of a GCM-forced hydrological model to reproduce  global  discharge  variability.
Hydrol.  Earth  Syst.  Sci. ,  1595–1621. doi:https://doi.org/10.5194/hess-14- 1595-2010
Susilo, A., & Wicaksono, K. (2023). Potential Development  of  Arabica  Coffee  Based on  Land  Suitability  Level  in  Bulukerto Village,  Bumiaji  District,  Batu  City. Jurnal  Tanah  dan  Sumberdaya  Lahan , 83-95.
doi:10.21776/ub.jtsl.2023.010.1.9
Syakir,  M.,  &  Surmaini,  E.  (2017).  Climate Change  in  the  Context  of  Production
System  and  Coffee. Jurnal  Litbang Pertanian , 77-90. doi:10.21082/jp3.v36n2.2017.p77-90 Wandana, E., Raka, I., & Udiyana, B. (2016). Evaluasi Kesesuaian Lahan Menggunakan Citra Satelit  Dan Survey Lapangan  Untuk  Tanaman  Asparagus Di  Desa  Pelaga  Kabupaten  Badung. AGRIMETA : Jurnal Pertanian Berbasis  Keseimbangan  Ekosistem ,  18- 29.
Yasa,  I.  W.  (2015).  Analisis  Beberapa Metode  Pengisian  Data  Hujan  di
Wilayah Sungai Pulau Lombok. Spektrum Sipil , 49-60.