Agro Estate , 7 (2) Desember 2023  ISSN : 2580-0957 (Cetak)   ISSN : 2656-4815 (Online)

## AGRO ESTATE
Jurnal Budidaya Perkebunan Kelapa Sawit dan Karet
Available online https: //ejurnal.itsi.ac.id/index.php/JAE

## KLASIFIKASI PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN LUAS PENGUSAHAAN DAN PRODUKTIVITAS TANAMAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN ANALISA KLASTER

## CLASSIFICATION OF PROVINCES IN INDONESIA BASED ON OIL PALM CULTIVATED AREA AND PRODUCTIVITY USING CLUSTER ANALISYS
Megawati Siahaan (1)* , Open Darnius (2)
1) Prodi Budidaya Perkebunan,  Institut Teknologi Sawit Indonesia, Indonesia
2) Program Pemberdayaan Sumber Daya Alam dan Studi Lingkungan, Universitas Sumatera Utara, Indonesia

## *Coresponding Email: megawati.siahaan1@gmail.com

## Abstrak
Luas  areal  perkebunan  kelapa  sawit  di  Indonesia  semakin  meningkat  terus  dengan  pengusahaan  oleh perkebunan  besar  negara,  perkebunan  besar  swasta  dan  perkebunan  rakyat.  Produktivitas  tanaman kelapa  sawit  bervariasi  di  perusahaan-perusahaan  tersebut  demikian  juga  dengan  distribusinya  di berbagai  provinsi.  Kelapa  sawit  ditanam  dan  tumbuh  di  berbagai  provinsi  di  Indonesia,  perlu dikelompokkan  bagaimana  pengelolaan  kelapa  sawit  di  masing-masing  provinsi  untuk  mengetahui variasi  pengelolaan  kelapa  sawit  antar  provinsi  dan  diperoleh  upaya  memperbaiki  produktivitas berdasarkan  pengelompokan  tersebut.  Data  yang  akan  dianalisis  merupakan  data  sekunder  yang dikumpulkan dengan studi  pustaka. Data dianalisa dengan analisis klaster menggunakan program IBM SPSS  22,    dengan  variabel  terikat  yang  digunakan  adalah  provinsi  di  Indonesia  sedangkan  variabel bebasnya  adalah  luas  areal  perkebunan  kelapa  sawit  yang  pengusahaannya  oleh  perkebunan  besar negara,  perkebunan  besar  swasta  dan  perkebunan  rakyat  serta  produktivitas  kelapa  sawi t  di  masing- masing  perkebunan  tersebut  sehingga  ada  total  6  variabel.  Hasil  dari  analisis  menunjukkan  bahwa diperoleh  5  klaster  provinsi  di  Indonesia  yan g  mengelola  kelapa  sawit  yaitu  provinsi  yang  terbaik adalah  Riau,  Provinsi  yang  baik  adalah  Jambi,  Provinsi  yang  cukup  baik  adalah  Kalimatantan  Barat, provinsi  yang  kurang  baik  adalah  Sumatera  Utara,  Sumatera  Selatan,  Kalimantan  Selatan,  Provinsi yang  paling  tidak  baik  adalah  Aceh,  Sumatera  Barat,  Bengkulu,  Lampung,  Jawa  Barat,  Banten, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara.

## Kata Kunci : Kelapa Sawit,  luas areal, produktivitas, analisis klaster

## Abstract
Oil  palm  area  increase  yearly  with  cultivated  by  government,  private  company  and  people’s  farmers with variation in productivity. Variation of productivity can made of m aterial planting, soil and climate characteristics,  management  of  company  and  others.  Oil  pam  planted  and  spread  in  Provinces  of Indonesia.  Clustering  is  needed  to  evaluated  the  progress  of  oil  palm  industry,  variation  between provinces and find the way to improve productivity. Secondary data will be analyzed using IBM SPSS  22 cluster  analysis  with  provinces  as  dependent  variable  and  planted  area  of  government,  private  and people and also productivity of each company as independent variables. Clustering analys is shows there are five clusters of Provinces that is 4th cluster   is the best province which is Riau, 5th clusters is Good which is Jambi Province, 2nd Cluster is good enough which is Kalimantan Barat, 1st cluster less good are  adalah  Sumatera  Utara,  Sumatera  Selatan,  Kalimantan  Selatan,  and  3rd  cluster  as  the  worst  are Aceh, Sumatera Barat, Bengkulu, Lampung, Jawa Barat, Banten, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara.
Key Words:  Oil palm, planted area, productivity, cluster analisys
How to cite :   Siahaan, M. & Darnius, O. (2023). Klasifikasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Luas Pengusahaan dan Produktivitas Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Analisa Klaster . Jurnal Agro Estate Vol.7 (2) : 1 – 10.

## PENDAHULUAN
Luas  areal  perkebunan  kelapa  sawit Indonesia pada tahun 2020 sudah mencapai 14.621.693  Ha  dengan  total  produksi  CPO sebesar  45.741.845  ton  dan  Produksi  inti sawit 9.148.369 ton (Badan Pusat Statistik, 2022).  Berdasarkan  data  tersebut  maka produktivitas  minyak  CPO  di  Indonesia pada  tahun  2020  adalah  3,12  ton/Ha. Potensi  produksi  kelapa  sawit  berdasarkan kelas  kesesuaian  lahan  untuk  kelas  lahan S1 adalah 24ton TBS/Ha/tahun, kelas lahan S2  adalah  22ton  TBS/ha/tahun  dan  kelas lahan  S3  adalah  20.1ton  TBS/ha/tahun; apabila  rendemen  yang  diperoleh  sebesar 24%  maka  produksi  CPO  untuk  masing- masing  kelas  lahan  berturut-turut  adalah 5.76  ton/ha,  5.28  ton/ha  dan  4.82  ton/ha dengan  kesenjangan  sebesar  45.83%, 40.90%  dan  35.27%  dengan  rata-rata kesenjangan  sebesar  40.67%.  Upaya  untuk memperkecil  kesenjangan  produktivitas dapat  dilakukan  dengan  berbagai  cara (Siahaan  &  Wijaya,  2020)  ,  salah  satunya menganalisis  data  lebih  detail,  akan  tetapi karena  jumlah  datanya  banyak  maka  data- data tersebut perlu dikelompokkan sehingga  lebih  mudah  untuk  dianalisis. Data  yang akan dianalisis adalah  distribusi
luas  areal  tanaman,  capaian  produktivitas dan  status  pengusahaan  di  masing-masing provinsi di Indonesia.
Sejak  tahun  1980,  perkembangan produksi  kelapa  sawit  dalam  bentuk  CPO terus  mengalami  peningkatan  dengan pertambahan  rata-rata  sebesar  11.13%  per tahun  dengan  penyebaran  kelapa  sawit  di 26  provinsi  di  Indonesia.  Pulau  Sumatera memiliki  luas  lahan  perkebunan  kelapa sawit  terbesar  hingga  mencapai  7.944.520 hektar  disusul  oleh  Pulau  Kalimantan dengan  luasan  sebesar  5.820.406  hektar. Laju  pertumbuhan  harga  CPO  tahun  2019 mengalami  penurunan  sebesar  6.34%  dari tahun  2018.  Nilai  eksport  kelapa  sawit Indonesia dalam wujud CPO dan turunannya cenderung fluktuatif dari tahun ke  tahun  selama  tahun  2010-2019  dengan laju penurunan rata-rata sebesar 1.57% per tahun  (Direktorat  Jenderal  Perkebunan kementerian Pertanian Republik Indonesia,
2020).
Distribusi  luas  areal  penanaman kelapa  sawit  dengan  status  tanaman  belum menghasilkan
(TBM),
tanaman menghasilkan  (TM)  dan  tanaman  tidak menghasilkan/rusak/tua
(TTM),
produktivitas  tanaman  per  hektar  di berbagai provinsi bervariasi dapat disebabkan  oleh  banyak  faktor.  Sebelum menganalisa faktor-faktor yang menyebabkan  perbedaan  tersebut,  maka perlu  dilakukan  klasifikasi  menggunakan analisis  kluster  sehingga  mudah  untuk dianalisis  dan  diinterpretasi  penyebabnya maupun solusi yang akan diambil.
Analisis klaster adalah salah satu dari metode  dalam  analisis  multivariat  yang memiliki tujuan utama untuk mengelompokkan  objek-objek  berdasarkan karakteristik  yang  dimilikinya.  Analisis klaster  mengelompokkan  individu  atau objek  penelitian,  sehingga  setiap  objek yang  paling  dekat  kesamaannya  dengan objek lain berada dalam klaster yang sama sehingga  satu  klaster  memiliki  tingkat homogenitas yang tinggi dan antar kelompok  memiliki  tingkat  heterogenitas yang tinggi (Nur & Fitriana, 2021).
Analisis  cluster  memiliki  beberapa kelebihan  yaitu  dapat  mengelompokkan data  observasi  dalam  jumlah  besar  dan variabel  yang  relatif  banyak  sehingga  data yang  direduksi  dengan  kelompok  akan mudah  dianalisis,  dapat  dipakai  dalam skala ordinal, interval dan rasio.
Kelemahan  dari  analisis  cluster  adalah pengelompokan  bersifat  subjektivitas  dari peneliti  karena  hanya  melihat  dari  gambar dendogram,  untuk  data  heterogen  antara objek  penelitian  yang  satu  dengan  yang
lain  akan  sulit  bagi  peneliti  untuk menentukan jumlah kelompok yang dibentuk,  metode-metode  yang  dipakai memberikan  perbedaan  yang  signifikan, sehingga  dalam  perhitungan  biasanya masing-masing metode dibandingkan, semakin  besar  observasi,  biasanya  tingkat kesalahan  akan  semakin  besar  (Talakua  et al.,  2017).  Tujuan  dari  analisis  ini  adalah untuk  mengetahui  klasifikasi  provinsi  di Indonesia  berdasarkan  luas  areal  yang dikelola  (Tanaman  belum  menghasilkan, tanaman  menghasilkan  dan  tanaman  tidak menghasilkan/tua/rusak), status pengusahaan  perkebunan  kelapa  sawit, capaian produktivitas tanaman kelapa sawit yang  dikelola  di  setiap  provinsi  sehingga dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk pengambilan keputusan.

## METODE PENELITIAN
Metode  statistika  yang  digunakan adalah cluster analisys dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh  dari  buku  Statistik  Perkebunan Unggulan  Nasional  2019-2021  (Direktorat
Jenderal Perkebunan kementerian
Pertanian  Republik  Indonesia,  2020)  dan (Badan  Pusat  Statistik,  2022).  Variabel yang akan dianalisis adalah luas areal total dan  produktivitas  tanaman  kelapa  sawit Indonesia  menurut  provinsi  dan  status pengusahaan pada Tahun 2021.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  luas  areal  (ha)  perkebunan kelapa  sawit  Indonesia  menurut  Provinsi dan  Status  Pengusahaan  pada  Tahun  2021
terdapat pada Tabel 1 dan data produktivitas  tanaman  menurut  Provinsi dan  status  pengusahaan  terdapat  pada Tabel 2.
Tabel 1.   Data  Luas  Areal  (Ha)  Perkebunan  Kelapa  Sawit  Indonesia  menurut  Provinsi  dan Status Pengusahaan Tahun 2021 (Ditjenbun, 2020).
No Provinsi Luas Areal (Ha) Perkebunan Besar Negara Perkebunan Besar Swasta Perkebunan Rakyat 1 Aceh 33.325 195.153 247.101 2 Sumatera Utara 288.809 517.204 442.073 3 Sumatera Barat 8.403 189.806 250.631 4 Riau 75.192 1.020.818 1.762.163 5 Jambi 20.591 292.111 771.998 6 Sumatera Selatan 33.865 561.246 52.247 7 Bengkulu 830 98.706 273.286 8 Lampung 7.601 79.855 109.175 9 Bangka Belitung - 155.361 79.457 10 Kepulauan Riau - 6.073 1.283 11 DKI Jakarta - - - 12 Jawa Barat 10.334 3.788 291 13 Jawa tengah - - - 14 D.I. Yogyakarta - - - 15 Jawa Timur - - - 16 Banten 9.997 2.374 6.697 17 Bali - - - 18 Nusa Tenggara Barat - - - 19 Nusa Tenggara Timur - - - 20 Kalimantan Barat 28.021 1.453.126 534.767 21 Kalimantan Timur 5.377 1.446.281 376.612 22 Kalimantan Selatan 16.027 355.897 107.582 23 Kalimantan Timur - 1.043.425 252.643 24 Kalimantan Utara - 199.641 37.494 25 Sulawesi Utara - - - 26 Sulawesi Tengah - 888.30 54.766 27 Sulawesi Selatan 11.089 1.184 34.677 28 Sulawesi Tenggara 872 61.974 7.945 29 Gorontalo - 14.185 4.958 30 Sulawesi Barat - 40.269 108.124 31 Maluku - 9.342 853 32 Maluku Utara - 5.555 - 33 Papua Barat - 45.929 22.135 34 Papua - 153.475 20.794 Total 550.333 8.041.608 6.029.752
Tabel 2.   Data Produktivitas Tanaman Kelapa Sawit (ton/Ha) Indonesia menurut Provinsi dan Status Pengusahaan Tahun 2021 (Ditjenbun, 2020).
No Provinsi Produktivitas (ton/ha) Perkebunan Besar Negara Perkebunan Besar Swasta Perkebunan Rakyat 1 Aceh 3.05 2.90 2.75 2 Sumatera Utara 5.16 4.92 4.26 3 Sumatera Barat 4.91 4.05 3.71 4 Riau 5.54 4.63 3.16 5 Jambi 4.33 3.29 2.92 6 Sumatera Selatan 3.26 3.54 4.50 7 Bengkulu 2.65 2.97 3.98 8 Lampung 4.35 2.91 2.22 9 Bangka Belitung - 4.93 3.28 10 Kepulauan Riau - 3.63 2.54 11 DKI Jakarta - - - 12 Jawa Barat 2.76 1.14 2.10 13 Jawa tengah - - - 14 D.I. Yogyakarta - - - 15 Jawa Timur - - - 16 Banten 2.63 0.98 0.85 17 Bali - - - 18 Nusa Tenggara Barat - - - 19 Nusa Tenggara Timur - - - 20 Kalimantan Barat 3.19 3.47 2.65 21 Kalimantan Timur - 4.90 3.57 22 Kalimantan Selatan 2.77 3.02 2.99 23 Kalimantan Timur 2.52 3.41 3.26 24 Kalimantan Utara - 3.04 2.77 25 Sulawesi Utara - - - 26 Sulawesi Tengah - 3.99 3.41 27 Sulawesi Selatan 4.28 4.52 4.06 28 Sulawesi Tenggara 1.47 0.95 1.52 29 Gorontalo - 0.80 1.19 30 Sulawesi Barat - 3.80 3.30 31 Maluku - 2.27 0.87 32 Maluku Utara - - - 33 Papua Barat - 2.48 1.04 34 Papua - 5.35 2.19 Total 4.66 3.95 3.34
Data  tersebut  diolah  secara  statistik  dengan  menggunakan  Aplikasi IBM  SPSS  Statistics yang diawali  dengan  menguji  apakah  ada  korelasi  antara  masing-masing  variabel  (Tabel  3).
.
Tabel 3.   Hasil Koefisien Korelasi Luas Areal dengan Produktivitas Antara Perkebunan Besar Negara, Perkebunan Besar Swasta, dan Perkebunan Rakyat.
Luas Areal Produktivitas Perkebunan Besar Negara (1) Perkebunan Besar Swasta (2) Perkebunan Rakyat (3) Perkebunan Besar Negara (4) Perkebunan Besar Swasta (5) Perkebunan Rakyat (6) Luas Areal Perkebunan Besar Negara (1) Pearson Correlation 1 .166 .273 .496 .435 .362 Sig. (2- tailed) .555 .324 .071 .105 .185 N 15 15 15 14 15 15 Luas Areal Perkebunan Besar Swasta (2) Pearson Correlation .166 1 .570** .165 .386 .342 Sig. (2- tailed) .555 .003 .557 .057 .094 N 15 26 25 15 25 25 Luas Areal Perkebunan Rakyat (3) Pearson Correlation .273 .570** 1 .061 25 .269 Sig. (2- tailed) .324 .003 .018 .346 .193 N 15 25 25 15 .090 25 Produktivitas Perkebunan Besar Negara (4) Pearson Correlation .496 .165 .601* 1 .782** .466 Sig. (2- tailed) .071 .557 .018 <.001 .080 N 14 15 15 15 15 15 Produktivitas Perkebunan Besar Swasta (5) Pearson Correlation .435 .386 .346 .782** 1 .699** Sig. (2- tailed) .105 .057 .090 <.001 <.001 N 15 25 25 15 25 25 Produktivitas Perkebunan Rakyat (6) Pearson Correlation .362 .342 .269 .466 .699** 1 Sig. (2- tailed) .185 .094 .193 .080 <.001 N 15 25 25 15 25 25
Dari output di atas diperoleh kesimpulan seperti pada Tabel 4.
Tabel 4.  Kesimpulan  Analisis  Korelasi  Luas  Areal  dengan  Produktivitas  Antara  Perkebunan Besar Negara, Perkebunan Besar Swasta, dan Perkebunan Rakyat.
Hubungan P-value (sig) Kesimpulan Variabel 1 dan 2 0.555 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 1 dan 3 0.324 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 1 dan 4 0.071 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 1 dan 5 0.105 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 1 dan 6 0.185 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 2 dan 3 0.003 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 2 dan 4 0.557 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 2 dan 5 0.057 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 2 dan 6 0.094 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 3 dan 4 .018 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 3 dan 5 0.346 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 3 dan 6 0.193 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 4 dan 5 <.001 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 4 dan 6 0.08 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Variabel 5 dan 6 <.001 Ho Diterima Tidak terdapat hubungan antara variabel 1 dan 2 Setelah  dilakukan  analisa  korelasi
antar  variabel  dan  diperoleh  kesimpulan
bahwa  seluruh  Ho  diterima  yang  berarti tidak  ada  hubungan  antar  variabel,  maka
dilanjutkan  dengan  analisa  klaster.  Analisa kluster  yang  digunakan  adalah  K-Means; dengan  metode  ini  ditentukan  5  klaster yang  akan  dikelompokkan  menjadi  5  yaitu sangat  baik,  baik,  sedang,  kurang  baik, tidak  baik.  Hasil  dari  analisa  klaster  K- Means  diperoleh  banyak  data  diantaranya adalah  inisial  pusat  klaster,  anggota
masing-masing kluster, jarak antar masing- masing  klaster,  dan  jumlah  anggota masing-masing klaster. Tujuan dari analisa ini  untuk  mengetahui  5  klaster  provinsi  di Indonesia  berdasarkan  status  pengusahaan dan produktivias tanaman (Tabel 5) dengan jarak antar klaster terdapat pada Tabel 6.
Tabel 5.    Klaster  Provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  status  pengusahaan  kelapa  sawit  dan Produktivitasnya.
Klaster Provinsi 1 Sumatera Utara, Sumatera Selatan, Kalimantan Selatan 2 Kalimantan Barat, 3 Aceh, Sumatera Barat, Bengkulu, Lampung, Jawa Barat, Banten, Sulawesi
Selatan, Sulawesi tenggara
4 Riau 5 Jambi
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  provinsi-provinsi  yang berada  di  dalam  satu  klaster  memiliki karakteristik  yang  sama  atau  homogen. Misalnya untuk klaster 1 Provinsi
Sumatera  Utara,  Sumatera  Selatan  dan
Kalimantan Selatan karakteristik luas areal dan capaian produktivitas yang homogen di
perkebunan besar negara, perkebunan besar swasta dan perkebunan besar rakyat; untuk provinsi  yang  tidak  mengelola  tanaman kelapa  sawit,  maka  tidak  dimasukkan  oleh program  SPSS  untuk  analisa  klaster, sehingga  total  provinsi  yang  diklaster menjadi 20.
Tabel 6. Jarak Antar Pusat Klaster Akhir
Klaster 1 2 3 4 5 1 1.034.163, 678  420.547,082 1.653.578,108 607.927.273 2 1.034.163,678 1.436.462,533 1.302.158,305 1.185.027,250 3 420.547,082 1.436.462,533 1.897.404,592 689.576,004 4 1.653578, 108  1.302.158,305 1.897.404,592 123.0618.498 5 607.927,273 1.185.027,250 689.576,004 1230618.498
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  dilihat bahwa  jarak  yang  terjauh  adalah  klaster  3 dan  klaster  4,  kemudian  klaster  1  dan klaster 4, disusul oleh klaster 3 dan klaster 2, klaster 4 dan 2, klaster 1 dan 5, klaster 1 dan  3,  semakin  jauh  jarak  antar  klaster maka  antar  klaster  tersebut  semakin heterogen.  Tahapan  selanjutnya  adalah menganalisis  hasil  pengolahan  data  pada Tabel  5  dan  Tabel  6  berdasarkan pengolahan  data  tersebut  maka  diperoleh informasi bahwa pengusahaan yang terbaik berada  di  klaster  4  (Provinsi  Riau), Pengelolaan  yang  baik  berada  di  klaster  5 (Provinsi  Jambi),  Pengelolaan  yang  cukup baik  berada  di  klaster  2  (Kalimantan Barat),  pengelolaan  yang  kurang  baik  di klaster  1  (Sumatera  Utara,  Sumatera Selatan,
Kalimantan Selatan)
dan pengelolaan  yang  tidak  baik  berada  di
klaster 3 (Aceh, Sumatera Barat, Bengkulu,
Lampung,  Jawa  Barat,  Banten,  Sulawesi Selatan,  Sulawesi  Tenggara).  Perbaikan pengelolaan  produktivitas  tanaman  di perkebunan-perkebunan di Indonesia dapat dilakukan dengan melakukan studi banding ke  provinsi-provinsi  yang  pengelolaannya lebih  baik.  Provinsi  Riau  (Klaster  4) memiliki  kelebihan  yaitu  produktivitas tanaman  tertinggi  dengan  tonase  mencapai
5.54ton CPO/ha dan luas areal perkebunan rakyat  tertinggi  dan  luas  areal  perkebunan swasta  menempati  kedua  setelah  klaster  2; sedangkan  untuk  klaster-klaster  yang  lain memiliki peluang peningkatan kinerja yang lebih  besar  dengan  memperkecil gap (kesenjangan)  dengan  klaster  terbaik,  hal ini  akan  meningkatkan    produktivitas tanaman kelapa sawit secara nasional.

## KESIMPULAN
Pengelompokan Provinsi di Indonesia  ke  dalam  5  klaster  di  Indonesia
berdasarkan 6 variabel (luas areal perkebunan  besar  negara,  swasta  dan rakyat  serta  produktivitas  tanaman  di perkebunan  besar  negara,  swasta  dan rakyat)  dihasilkan  kesimpulan  Provinsi yang  terbaik  adalah  Riau,  Provinsi  yang
baik  adalah  Jambi,  Provinsi  yang  cukup baik  adalah  Kalimatantan  Barat,  Provinsi yang  kurang  baik  adalah  Sumatera  Utara, Sumatera  Selatan,  Kalimantan  Selatan, Provinsi  yang  tidak  baik  adalah  Aceh, Sumatera Barat, Bengkulu, Lampung, Jawa Barat,  Banten,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi Tenggara.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Statistik  Kelapa Sawit  Indonesia  2021 (H.  dan  P.
Direktorat Statistik Tanaman Pangan, Ed.; 1st ed., Vol. 1).
Direktorat  Jenderal  Perkebunan  kementerian Pertanian  Republik  Indonesia.  (2020).
Statistik  Perkebunan  Unggulan  Nasional 2019-2021 (D. Gartina & R. L. L. Sukriya,
Eds.;  1st  ed.,  Vol.  1).  Direktorat  Jenderal Perkebunan.
Nur,  I.,  &  Fitriana,  L.  (2021). Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator  Keluarga  Sehat  Menggunakan Metode  Klaster  Hirarki  dan  Non  Hirarki (Vol. 2, Issue 1).
Siahaan,  M.,  &  Wijaya,  H.  (2020).  Strategi Peningkatan Produktivitas Tanaman Kelapa Sawit Melalui Pendekatan
Manajemen  Blok  Di  Perkebunan  Kelapa Sawit  Skala  Luas. Jurnal  Agro  Estate ,
4 (1). https://doi.org/10.47199/jae.v4i1.117
Talakua, M. W. ,  Leleury,  Z.  A., & Talluta, A.
W. (2017). analisis cluster dengan menggunakan  metode  K-Means  untuk pengelompokan
Kabupaten/Kota
di Provinsi  Maluku  Berdasarkan  Indikator indeks pembangunan Manusia tahun 2014.
Jurnal  Ilmu  Matematika  Dan  Terapan , 11 (2), 119–128.