## Analisis Disparitas Distribusi Pendapatan Petani Kelapa Sawit di Kabupaten Rokan Hulu
Analysis of Income Distribution Disparity of Oil Palm Farmers in Rokan Hulu Regency
Suhartono Suhartono 1) , Heffi Christya Rahayu 2*) , Justinus Edi Ratlalan 1) , Ahmad Fathoni 2) , Febiana Gitya 3)
1) Fakultas Ekonomi, Universitas Terbuka, Indonesia
2 )Fakultas Ekonomi, Universitas Pasir Pengaraian, Indonesia
3) Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
* e-mail korespondensi: heffichristyarahayu@gmail.com

## Info Artikel

## Abstrak
Tujuan  analisis  ini  untuk  menelaah  disparitas  distribusi  pendapatan  di  antara petani  kelapa  sawit  di  Kabupaten  Rokan  Hulu.  Data  primer  berupa  hasil penyebaran  kuesioner  pada  100  petani  kelapa  sawit  di  lokasi  penelitian,  lalu dianalisis  menggunakan  metode  Koefisien  Gini  dan  Kurva  Lorenz.  Temuan penelitian mengindikasikan kesenjangan distribusi pendapatan petani kelapa sawit di Kabupaten Rokan Hulu cenderung rendah, artinya bahwa pendapatan rata-rata hampir  merata.  Bagaimanapun,  diperlukan  integrasi  atau  perbandingan  dengan lokasi penelitian lainnya guna mendapatkan hasil yang lebih komprehensif.
Kata Kunci : Disparitas Distribusi Pendapatan, Koefisien Gini, Kurva Lorenz.
Riwayat Artikel : Diterima: 10 Agustus 2023 Disetujui: 19 April 2024 Dipublikasikan: Mei 2024
Nomor DOI : 10.33059/jseb.v15i2.8446
Cara Mensitasi : Suhartono, S., Rahayu, H. C., Ratlalan, J. E., Fathoni, A., & Gitya, F. (2024). Analisis disparitas distribusi pendapatan petani kelapa sawit di Kabupaten Rokan Hulu. Jurnal Samudra Ekonomi dan Bisnis , 15 (2), 386-395. DOI: 10.33059/jseb.v15i2.8446.

## Article Info

## Abstract
The analysis aims to examine disparities in income distribution among oil palm farmers  in  Rokan  Hulu  Regency.  Primary  data  consists  of  the  results  of distributing questionnaires to 100 oil palm farmers in the research location, then analyzed using the Gini coefficient and Lorenz curve methods. Research findings indicate  that  the  income  distribution  gap  for  oil  palm  farmers  in  Rokan  Hulu Regency  tends  to  be  low,  meaning  that  the  average  income  is  almost  evenly distributed. However, integration or comparison with other research locations is needed to obtain more comprehensive results.
Keywords : Income Distribution Disparity, Gini Coefficient, Lorenz Curve.
Article History : Received: 10 August 2023 Accepted: 19 April 2024 Published: May 2024

## DOI Number :
10.33059/jseb.v15i2.8446
How to Cite : Suhartono, S., Rahayu, H. C., Ratlalan, J. E., Fathoni, A., & Gitya, F. (2024). Analisis disparitas distribusi pendapatan petani kelapa sawit di Kabupaten Rokan Hulu. Jurnal Samudra Ekonomi dan Bisnis , 15 (2), 386-395. DOI: 10.33059/jseb.v15i2.8446.
2614-1523/©2024 The Authors. Published by Fakultas Ekonomi Universitas Samudra. This is an open access article under the CC BY-SA license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ).
P-ISSN 2089-1989 E-ISSN 2614-1523 Terakreditasi (SK No. 225/E/KPT/2022)

## PENDAHULUAN
Provinsi Riau adalah satu diantara daerah yang memproduksi kelapa sawit terbesar di Indonesia (Ismiasih  &  Afroda,  2023).  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menyatakan  luas perkebunan di Provinsi Riau sebesar 19 persen dari total luas di Indonesia atau seluas 2,86 juta hektar. Kelapa  sawit  menjadi tanaman  utama  bagi  masyarakat  Riau.  Selain itu,  Pemerintah  setempat  juga menjadikan  kelapa  sawit  sebagai  produk  utama  bagi  Provinsi  Riau.  Beberapa  alasan  mengenai komoditas  sawit  dijadikan  sebagai  produk  utama  di  Provinsi  Riau  dikarenakan  kondisi  fisik  Riau yang  menunjang  bagi  perkebunan  kelapa  sawit,  kondisi  tanah  Riau  sesuai  sehingga  menghasilkan produksi kelapa sawit yang tinggi, dekatnya letak Riau dengan Singapura yaitu sebagai jalur pasar internasional, Riau adalah daerah pengembangan Indonesia Bagian Barat yang bekerjasama dengan negara  lain  sehingga  peluang  pasar  menjadi  lebih  terbuka,  dan  lebih  tingginya  penghasilan  petani yang  diperoleh  dari  perkebunan  kelapa  sawit  daripada  dari  jenis  tanaman  perkebunan  lainnya (Syahza, 2002).
Kabupaten Rokan Hulu memiliki perkebunan sawit dengan lahan terluas di Provinsi Riau, yaitu sebesar  271.286,09  hektar.  Hasil  produksi  perkebunan  sawit  di  Kabupaten  Rokan  Hulu  juga menduduki  posisi  tertinggi  pada  tahun  2022  yaitu  sebesar  695.965  ton  (BPS  Rokan  Hulu,  2023). Berdasarkan jumlah produksi tersebut dapat diketahui bahwa potensi kelapa sawit cukup tinggi bagi Kabupaten  Rokan  Hulu  dan  dapat  dimanfaatkan  dalam  upaya  peningkatan  perekonomian  dan kesejahteraan masyarakat setempat dengan menjadi petani kelapa sawit.
Kesejahteraan  dalam  rumah  tangga  diukur  dari  pola  konsumsi,  tanggungan  keluarga,  dan distribusi  pendapatan  dalam  keluarga  sehingga  juga  tergantung  pada  mata  pencaharian  yang dilakukan  oleh  keluarga  tersebut  (Arsyadi  &  Arif,  2022).  Sementara  itu,  distribusi  pendapatan merupakan  hasil  perhitungan  dari  pembagian  antara  penghasilan  di  dalam  masyarakat  atau  rumah tangga  (Kalalo et  al .,  2016).  Ketika  distribusi  pendapatan  pada  masyarakat  tidak  merata  maka kemakmuran  tidak  terwujud  di  masyarakat  tersebut.  Sebaliknya,  jika  distribusi  pendapatan  relatif merata  maka  dapat  mengurangi  kemiskinan  dan  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  (Purba  & Handayani,  2020).  Tidak  meratanya  distribusi  pendapatan  dapat  memicu  terjadinya  disparitas pendapatan sehingga terjadi kesenjangan ekonomi diantara kelompok kaya dengan kelompok miskin (Dondo et al ., 2019).
Beberapa penelitian telah membahas mengenai disparitas distribusi pendapatan khususnya pada petani  kelapa  sawit.  Studi  yang  dilakukan  Pakpahan et  al .  (2021)  memperlihatkan  distribusi pendapatan  pada  petani  kelapa  sawit  di Kabupaten  Labuhan  Batu  tepatnya  di  Desa  Sei  Jawi-Jawi menunjukkan tingkat disparitas rendah. Penelitian serupa oleh Lestari & Edwina (2017) di Desa Bina Baru,  Kabupaten  Kampar  menunjukkan  adanya  perbedaan  pendapatan  petani  di  daerah  tersebut berada  pada  tingkat  rendah  atau  dapat  dikatakan  relatif  merata.  Siringoringo et  al .  (2020)  dan Desfaryani et  al .  (2020)  menemukan  hasil  yang  sama  dalam  penelitiannya  yaitu  ketimpangan pendapatan petani pada masing-masing lokasi penelitian termasuk dalam katagori rendah, sedangkan Iudrianti et al . (2022) menemukan hasil bahwa ketimpangan petani cengkeh cenderung merata.
Adanya  kesamaan  hasil  dari  beberapa  penelitian  tersebut  mendorong  perlunya  dilakukan penelitian serupa dengan fokus pada petani kelapa sawit. Oleh karena itu, penelitian ini menjembatani hasil-hasil  penelitian  sebelumnya  dengan  lokasi  yang  berbeda.  Penentuan  lokasi  didasarkan  pada belum  adanya  penelitian terbaru  di  Kabupaten  Rokan  Hulu  terkait  petani  kelapa  sawit.  Selain  itu, kajian ini diharapkan dapat dimanfaatkan guna memperluas analisis dan informasi terkait distribusi pendapatan pada petani, khususnya petani kelapa sawit.

## TELAAH LITERATUR
Fenomena kesenjangan perekonomian di Indonesia dapat terjadi karena distribusi pendapatan dan kekayaan tidak adil dan seimbang (Kalsum, 2018). Distribusi pendapatan yang dimaksud adalah pembagian  penghasilan  yang  ada  di  masyarakat  atau  rumah  tangga  (Kalalo et  al .,  2016).  Baik buruknya pemerataan perekonomian suatu negara khususnya negara berkembang dapat dilihat dari distribusi  pendapatannya  (Ihsani  &  Rohman,  2022).  Ketidakmerataan  distribusi  pendapatan umumnya  tidak  menghasilkan  kemakmuran  dalam  suatu  masyarakat.  Sebaliknya,  jika  distribusi pendapatan relatif merata maka akan mengurangi kemiskinan dan mendorong pertumbuhan ekonomi (Purba et al ., 2020).
Terdapat beberapa cara dalam menghitung indikator disparitas distribusi pendapatan di suatu wilayah, antara lain menggunakan koefisien Gini serta Kurva  Lorenz. Koefisien Gini pertama kali diperkenalkan oleh Corrado Gini pada tahun 1912 yang diterbitkan dalam Bahasa Italia dengan nama “Variabilità e Mutabilità” (Variabilitas dan Mutabilitas) (Ceriani & Verme, 2012). Koefisien Gini dapat dapat diaplikasikan untuk menghitung tingkat disparitas distribusi pendapatan di suatu wilayah (Badriah,  2019).  Berdasarkan  nilai  koefisien  Gini,  tingkat  disparitas  dikategorikan  ke  dalam  tiga kategori,  yaitu  nilai  koefisien  Gini  lebih  kecil  dari  0,35  yang  diartikan  bahwa  tingkat  disparitas rendah; nilai koefisien Gini antara 0,35 – 0,5 diartikan tingkat disparitas sedang; dan, nilai koefisien Gini lebih besar dari 0,5 diartikan bahwa tingkat disparitas tinggi (Susanti et al ., 2007). Sementara menurut Bank Dunia, tingkat disparitas diklasifikasikan menjadi tiga dengan indikator yang berbeda, seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi Disparitas Distribusi Pendapatan menurut Bank Dunia
Nilai Koefisien Gini Tingkat Disparitas Indikator Tingkatan Disparitas > 0,5 Tinggi < 12% dari total pendapatan diterima oleh 40 persen rumah tangga tani berpendapatan rendah 0,4 - 0,5 Sedang 12 - 17% dari total pendapatan diterima oleh 40 persen rumah tangga tani berpendapatan rendah < 0,4 Rendah > 17% dari total pendapatan diterima oleh 40 persen rumah tangga tani berpendapatan rendah
Sumber: Hanum, 2018.

## Gambar 1. Kurva Lorenz
Sumber: Todaro & Smith, 2006.
Metode alternatif kedua adalah Kurva  Lorenz.  Menurut BPS Kabupaten Kapuas Hulu, kurva Lorenz  dimaknai  sebagai  perbandingan  antara  salah  satu  distribusi  variabel  terhadap  distribusi variabel lainnya yang menjadi perwakilan kumulatif dari persentase pada suatu populasi (BPS, 2018). Kurva Lorenz menggambarkan hubungan antara pangsa ( share ) dan kelompok penduduk (Ihsan & Rohman,  2022).  Semakin  besar  selisih  antara  kurva  Lorenz  dan  garis  diagonal  (yang  mewakili distribusi pendapatan yang sempurna), maka distribusi pendapatan semakin tidak merata di wilayah tersebut.  Kurva  Lorenz  diilustrasikan  oleh  Gambar  1.  Pada  gambar  tersebut,  besarnya  disparitas digambarkan  oleh  daerah  yang  terarsir.  Sementara  itu,  koefisien  Gini  dihitung  dengan membandingkan luas bidang A (bidang terarsir) dengan luas segitiga BCD. Apabila titik pada kurva Lorenz akan berada pada garis diagonal seluruhnya maka distribusi pendapatan terjadi secara merata dan sempurna. Hal ini berarti daerah yang terarsir akan memiliki mendekati atau bahkan bernilai nol karena daerah tersebut bersinggungan dengan garis diagonal pada kurva lorenz atau dapat dikatakan nilai koefisien Gini sama dengan 0.  Namun, jika pendapatan seluruhnya diterima oleh satu entitas saja, maka area yang diarsir akan memiliki ukuran yang sama dengan area segitiga BCD, sehingga koefisien Gini akan mencapai nilai 1. Jika hasil perhitungan nilai koefisien Gini menunjuk angka 0 berarti terjadi kemerataan yang sempurna pada distribusi pendapatan dan jika nilai Koefisien  Gini adalah 1 berarti terjadi kesempurnaan disparitas distribusi pendapatan (Badriah, 2019).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  Kabupaten  Rokan  Hulu,  Provinsi  Riau.  Data  primer dihimpun melalui penggunaan kuesioner kepada rumah tangga yang terlibat dalam usaha pertanian kelapa sawit di wilayah Kabupaten Rokan Hulu selama bulan Mei 2023. Sampel penelitian dipilih menggunakan metode Simple Random Sampling (Sugiyono, 2012), dimana populasi adalah seluruh jumlah rumah tangga usaha pertanian di Kabupaten Rokan Hulu berjumlah 79.363 RTUP (Rumah Tangga  Usaha  Pertanian)  (BPS  Provinsi  Riau,  2023).  Selanjutnya,  sampel  rumus  Slovin  (Sinaga, 2014) dengan tingkat error sebesar 10 persen, sehingga didapatkan jumlah sebanyak 100 RTUP.
Setelah proses pengumpulan selesai, data diolah dengan teknik tabulasi  dan dianalisis dengan analisis koefisien Gini dan kurva Lorenz untuk mengetahui tingkat disparitas distribusi pendapatan. Rumus perhitungan koefisien Gini adalah (Abounoori & Mccloughan, 2003):
𝐺𝑅 = 1 − ∑ 𝑓 𝑝𝑖 𝑥(𝐹 𝐶 𝑖 𝑛 𝑖=1 + 𝐹 𝐶 𝑖−1 ) (1)
dimana  GR  adalah Gini  Ratio atau  Koefisien  Gini; 𝑓 𝑝𝑖 adalah  frekuensi  penduduk  dalam  kelas pendapatan ke-i; 𝐹 𝐶𝑖 adalah frekuensi kumulatif dari total pendapatan dalam kelas pendapatan ke-i; dan, 𝐹 𝐶𝑖 −1 adalah frekuensi kumulatif dari total pendapatan dalam kelas pendapatan ke (i – 1).
Gini  Ratio  dihitung  melalui  pembagian  rasio  area  di antara  garis  diagonal  dengan  garis  atau kurva Lorenz dengan luas area di bawah Kurva Lorenz (Farris, 2010). Garis horizontal pada kurva Lorenz  menunjukkan  persentase  kumulatif  penduduk,  sementara  garis  vertikal  menggambarkan proporsi  pendapatan  bagi  setiap  persentase  penduduk.  Garis  diagonal,  yang  disebut  sebagai  garis kesetaraan  absolut,  mencerminkan  situasi  di  mana  setiap  titik  pada  garis  tersebut  mencerminkan persentase pendapatan yang serupa dari populasi tersebut (Econ, 2020). Semakin jauh jarak antara garis  Lorenz  dengan  garis  diagonal,  maka  ketimpangan  atau  ketidaksetaraan  semakin  besar. Sebaliknya, ketika kurva lorenz dengan garis diagonal semakin dekat atau bersinggungan, semakin merata distribusi pendapatan. Distribusi pendapatan dianggap merata saat Koefisien Gini mendekati
nol  (0).  Namun,  ketika  nilai  Koefisien  Gini  mendekati  nilai  satu  (1),  maka  distribusi  pendapatan dianggap tidak merata. Kriteria penentuan tingkat distribusi pendapatan menggunakan nilai Koefisien Gini dapat dilihat dalam Tabel 2.

## HASIL ANALISIS Karakteristik Responden
Total  responden  yang  terkumpul  dari  kuesioner  adalah  sebanyak  100  orang  yang  bermata pencaharian sebagai petani kelapa sawit di wilayah Kabupaten Rokan Hulu. Hasil analisis data pada Tabel 3 memperlihatkan bahwa mayoritas responden merupakan laki-laki yaitu sebesar 83,0 persen dari total petani di daerah tersebut.
Karakteristik responden selanjutnya yaitu usia. Dari Tabel 4 terlihat total responden didominasi usia berkisar antara 15 sampai 64 tahun. Responden mayoritas yaitu 21 orang berusia 40-44 tahun. Disusul oleh responden yang berusia antara 15 sampai 19 tahun sebanyak 14 persen. Secara umum, karakteristik responden berdasarkan usia tersebar pada rentang umur yang produktif untuk bekerja.

## Tabel 2. Kriteria Nilai Koefisien Gini
Nilai Koefisien Gini Indikator Tingkatan Disparitas < 0,4 Tingkat ketimpangan rendah 0,4 - 0,5 Tingkat ketimpangan sedang > 0,5 Tingkat ketimpangan tinggi Sumber: Syahri & Gustiara, 2020. Tabel 3. Karakter Petani berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah Petani (orang) Persentase (%) Perempuan 17 17,0 Laki-laki 83 83,0 Total 100 100,0 Sumber: Data primer (diolah), 2023. Tabel 4. Karakter Petani berdasarkan Jenis Kelamin Usia (tahun) Jumlah Petani (orang) Persentase (%) < 15 0 0,0 15 - 19 14 14,0 20 - 24 13 13,0 25 - 29 3 3,0 30 - 34 3 3,0 35 - 39 13 13,0 40 - 44 21 21,0 45 - 49 8 8,0 50 - 54 13 13,0 55 - 59 7 7,0 60 - 64 4 4,0 65 + 1 1,0 Total 100 100,0 Sumber: Data primer (diolah), 2023.
Tabel 5. Karakter Petani berdasarkan Tingkat Pendidikan
Tingkat Pendidikan Jumlah Petani (orang) Persentase (%) SD 25 25,0 SMP 22 22,0 SMA 47 47,0 S1/S2 6 6,0 Total 100 100,0 Sumber: Data primer (diolah), 2023. Tabel 6. Karakter Petani berdasarkan Kelompok Pendapatan Kelompok Pendapatan (Rp) Jumlah Petani (orang) Persentase (%) < 1.499.999 23 23,0 1.500.000 - 2.499.999 20 20,0 2.500.000 - 3.499.999 27 27,0 > 3.500.000 30 30,0 Total 100 100,0
Sumber: Data primer (diolah), 2023.
Jika  dilihat  pada  tingkatan  pendidikan  responden,  yaitu  petani  kelapa  sawit,  seperti  terlihat dalam Tabel 5, maka dapat diketahui bahwa 47 persen dari para responden merupakan lulusan SMA. Selanjutnya, lulusan SD sebanyak 25 persen, lulusan SMP sebanyak 22,0 persen, dan lulusan S1/S2 sebanyak 6,0 persen.
Kelompok pendapatan responden yaitu petani kelapa sawit dalam penelitian ini dibagi menjadi empat kategori (Rakasiwi, 2021). Dari keempat kategori itu, jumlah petani kelapa sawit terbanyak, yakni  20  orang,  memiliki  penghasilan  dalam  rentang  Rp.  1.500.000  –  Rp.  2.500.000,  seperti  pada Tabel 6. Merujuk pada besaran upah minimum provinsi (UMP) yang diputuskan Pemerintah Provinsi Riau sebesar Rp. 3.191.662 per bulan, maka sebanyak 43 petani memiliki pendapatan dibawah UMP; sisanya berada di rentang kelompok pendapatan antara Rp 2.5000.000-3.499.999. Sekitar 30 persen dari  petani  lainnya  memiliki  pendapatan di  atas  UMP.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masih  banyak petani kelapa sawit yang memiliki pendapatan dibawah UMP yang ditetapkan.

## Perhitungan Koefisien Gini dan Grafik Lorenz
Berdasarkan Tabel 5, diperoleh hasil perhitungan koefisien Gini sebesar 0,29. Jika bersumber pada  klasifikasi  disparitas  distribusi  pendapatan  menurut  Bank  Dunia,  maka  nilai  koefisien  Gini tersebut berada pada tingkat disparitas rendah (World Bank, 2023). Tingkat disparitas yang rendah dapat  diartikan  bahwa  tingkat  ketimpangan  pendapatan  pada  kelompok  petani  sawit  di  kabupaten Rokan Hulu rendah atau tidak ada perbedaan tingkat pendapatan yang signifikan.
Kurva  Lorenz  berfungsi  menilai  segala  bentuk  ketimpangan  (Sitthiyot  &  Holasut,  2021). Perhitungan secara empiris mengukur nilai total kekayaan atau pendapatan dan cara distribusinya di dalam  populasi  tertentu.  Semakin  besar  jarak  garis  atau  kurva  Lorenz  dari  garis  diagonal,  maka tingkat ketimpangan yang terjadi semakin besar. Kurva lorenz  yang diperoleh dalam penelitian ini seperti  ditunjukan  pada  Gambar  2  memperlihatkan  garis  atau  kurva  Lorenz  mendekati  garis diagonalnya. Hasil ini dapat diartikan bahwa tingkat ketimpangan dapat dikategorikan rendah.

## Tabel 7. Hasil Perhitungan Koefisien Gini
Kelompok Pendapatan (Rp) Total Pendapatan (Rp) Frekuensi Kumulatif (Xk) Frekuensi kumulatif pendapatan (Yk) (1) (2) (3) (4) < 1.500.000 14.585.450 0,23 0,07 1.500.000 - 2.500.000 25.509.600 0,43 0,19 2.500.000 - 3.500.000 72.872.487 0,70 0,52 > 3.500.000 103.017.000 1,00 1,00 Total 215.984.537 Xk-(Xk-1) Yk+(Yk-1) (Xk-(Xk-1))* (Yk+(Yk-1) Gini Ratio (5) (6) (7) (8) 0,23 0,07 0,02 0,29 0,20 0,25 0,05 0,27 0,71 0,19 0,30 1,52 0,46 0,71
Sumber: Data primer (diolah), 2023.
Gambar 2. Hasil Analisis Kurva Lorenz
Sumber: Data primer (diolah), 2023 .

## Pembahasan
Masalah  kemiskinan  menjadi  bagian  dari  hasil  pemerataan  pembangunan.  Petani  sering mendapatkan citra sebagai penduduk miskin karena pekerjaannya, padahal sektor pertanian menjadi sektor  yang berperan  utama dalam perekonomian (Mutia, 2020). Namun, nyatanya masih terdapat ketimpangan  pendapatan  dikalangan  masyarakat  yang  bekerja  sebagai  petani.  Aspek  masalah kemiskinan yang utama adalah distribusi pendapatan, diduga karena dihitung menggunakan ukuran kemiskinan relatif (Syamsuddin, 2011). Adanya disparitas (ketimpangan) distribusi pendapatan yang
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 0,2 0,4 0,6
0,8 1 pemerataan Lorenz
tinggi  mengakibatkan  terhambatnya  pertumbuhan  ekonomi  dan  pengentasan  kemiskinan  di  suatu wilayah (Maipita, 2014). Disparitas pendapatan yang terjadi di masyarakat memiliki dua sisi dampak yang berbeda. Di satu sisi, disparitas dapat mendorong persaingan oleh daerah lain yang kurang maju sehingga pertumbuhan ekonomi meningkat guna meningkatkan kesejahteraannya. Namun di sisi lain, dengan  adanya  disparitas  yang  ekstrim  akan  menyebabkan  berbagai  hal  negatif,  salah  satunya melemahnya stabilitas sosial.
Hasil perhitungan koefisien Gini (Tabel 1) menunjukkan hasil 0,29. Nilai tersebut kurang dari 0,4  yang  berarti  disparitas  distribusi  pendapatan  di  antara  petani  kelapa  sawit  yang  berada  di Kabupaten  Rokan  Hulu  berdasarkan  klasifikasi  Bank  Dunia  berada  pada  tingkat  disparitas  yang rendah. Hasil ini menunjukkan bahwa ketimpangan pendapatan antar petani tidak begitu luas atau pendapatan rata-rata yang diperoleh hampir sama. Argumen atas hasil tersebut yaitu karena seluruh petani  kelapa  sawit  memiliki  lahan  yang  berstatus  sebagai  milik  pribadi.  Dengan  demikian, kepemilikan kecenderungan persentase pendapatan yang diperoleh lebih besar dibandingkan dengan petani yang tidak memiliki lahan dan hanya menyewa lahan atau sebagai buruh.
Secara  umum,  adanya  perkebunan  kelapa  sawit  di  Riau  dinilai  dapat  meningkatkan  aktivitas ekonomi di daerah pedesaan. Selain itu, semakin luasnya perkebunan kelapa sawit juga  dipandang membantu mempercepat pertumbuhan ekonomi masyarakat dan mengurangi kemiskinan di pedesaan (Syahza, 2011). Kondisi ini dikarenakan dengan adanya pembangunan perkebunan kelapa sawit maka memperbesar kesempatan untuk terserapnya tenaga kerja, khususnya bagi petani. Namun demikian, pada kenyataannya tidak semua petani mendapat pendapatan yang layak bagi pemenuhan kebutuhan hidupnya. Hal ini ditunjukkan dengan adanya 122 responden yang memiliki tingkat pendapatan yang lebih kecil dari UMP Provinsi Riau yaitu sebesar Rp. 3.191.662,-.
Status pekerjaan sebagai petani sektor perkebunan dengan kepemilikan lahan secara mandiri dipandang lebih menguntungkan dibandingkan dengan yang berstatus buruh (Mutia, 2020). Hal ini berkaitan dengan status miskin yang diestimasikan 0,889 kali lebih kecil bila memiliki lahan secara mandiri. Distribusi pendapatan yang merata juga didukung oleh petani kelapa sawit memiliki sumber mata  pencaharian  selain  usaha  tani  kelapa  sawit  (Patra et  al .,  2019).  Dengan  demikian,  kegiatan- kegiatan  usaha  yang  dilakukan  diluar  pertanian  untuk  menambah  sumber  pendapatan.  Hasil perhitungan koefisien Gini dan kurva Lorenz juga memperkuat argumen bahwa tingkat ketimpangan pendapatan pada kelompok petani sawit di kabupaten Rokan Hulu rendah atau tidak ada perbedaan tingkat pendapatan yang signifikan.

## SIMPULAN
Hasil  perhitungan  koefisien  Gini  mengindikasikan  bahwa  disparitas  distribusi  pendapatan  di antara petani perkebunan kelapa sawit yang berada di Kabupaten Rokan Hulu berdasarkan klasifikasi Bank Dunia berada pada tingkat disparitas yang rendah.  Hal ini menunjukkan bahwa ketimpangan pendapatan  antar  petani  tidak  begitu  luas  atau  pendapatan  rata-rata  yang  diperoleh  hampir  sama. Dukungan atas hasil tersebut yaitu karena seluruh petani kelapa sawit memiliki lahan yang berstatus sebagai milik pribadi, sehingga memiliki kecenderungan presentase pendapatan yang diperoleh lebih besar dibandingkan dengan petani yang menyewa lahan atau sebagai buruh.
Penelitian ini memiliki keterbatasan dalam  aspek tingkat eror yang masih berada pada angka 10 persen dalam penentuan jumlah sampel. Kelemahan lainnya adalah penggunaan dua metode dalam menghitung disparitas distribusi pendapatan yaitu koefisien Gini dan kurva Lorenz, sedangkan masih terdapat  metode  lain  yang  dapat  dielaborasikan  guna  menganalisis  topik  serupa  secara mendalam.
Selain  itu,  data  yang  dihimpun  hanya  untuk  satu  titik  pada  tahun  2023  sehingga  dinilai  perlu mengkombinasikan  ataupun  mengkomparasikan  lokasi  penelitian  yang  berbeda  agar  mendapatkan hasil perbandingan.

## REFERENSI
Abounoori, E., & Mccloughan, P. (2003). A simple way to calculate the Gini coefficient for grouped as  well  as  ungrouped  data. Applied  Economics  Letters,  10 (8),  505-509.  http://dx.doi.org/ 10.1080/1350485032000100279.
Arsyadi,  S.  A.,  &  Arif,  M.  (2022).  Analysis  of  social  demographic  and  welfare  of  the  people  of pemalang based on differences in livelihood economic sector. Prosiding University Research Colloquium , 276-293. https://repository.urecol.org/index.php/proceeding/article/view/2079.
Badriah, L. S. (2019). Ketimpangan distribusi pendapatan kaitannya dengan pertumbuhan ekonomi dan  kemiskinan  serta  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya. Sustainable  Competitive Advantage, 9 (232), 232-248. http://jp.feb.unsoed.ac.id/index.php/sca-1/article/view/1412. BPS. (2018). Rasio Gini/Koefisien Gini 2016-2018 . Badan Pusat Statistik Kabupaten Kapuas Hulu. https://kapuashulukab.bps.go.id/indicator/23/106/1/rasio-gini-koefisien-gini.html.
BPS Provinsi Riau. (2023). Hasil pencacahan lengkap susenas pertanian 2013. BPS Provinsi Riau. BPS Rokan Hulu. (2023). Kabupaten Rokan Hulu dalam angka 2023. BPS Rokan Hulu.
Ceriani, L., & Verme, P. (2012). The origins of the Gini index: Extracts from variabilità e mutabilità (1912) by Corrado Gini. The Journal of Economic Inequality , 10 (3), 421-443. https://doi.org/ 10.1007/s10888-011-9188-x.
Desfaryani, R., Humaidi, E., & Fitri, A. (2020). Distribusi pendapatan penduduk miskin di Kabupaten Musi  Rawas. Jurnal  Ekonomi  Pertanian  dan  Agribisnis,  4 (3),  641-646.  https://doi.org/ 10.21776/ub.jepa.2020.004.03.18.
Dondo,  T.  C.,  Benu,  N.  M.,  &  Manginsela,  E.  P.  (2019).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi ketimpangan  distribusi  pendaparan  rumah  tangga  di  Kabupaten  Minahasa. AGRIRUD,  1 (1), 60-70. https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/agrirud/article/view/23617/23269.
Econ,  C.  (2020). Empirical  project  5:  Measuring  inequality-Lorenz  curves  and  Gini  coefficients. https://www.core-econ.org/wp-content/uploads/2020/02/doing-economics-pdf-working-in-r- project-5.pdf.
Farris,  F.  A.  (2010).  The  Gini  index  and  measures  of  inequality. The  American  Mathematical Monthly, 117 (10), 851-864. http://dx.doi.org/10.4169/000298910X523344.
Hanum, N. (2018). Pengaruh pendapatan, jumlah tanggungan keluarga dan pendidikan terhadap pola konsumsi rumah tangga nelayan di Desa Seuneubok Rambong Aceh Timur. Jurnal Samudra Ekonomika, 2 (1), 75-84. https://doi.org/10.1234/jse.v2i1.779.
Ihsani, S. F., & Rohman, M. F. (2022). Distribusi pendapatan dan kemiskinan di Indonesia: Kasus kebijakan sentralisasi, desentralisasi, dan pandemi Covid-19. Jurnal Ekonomi-Qu, 12 (1), 1-22. http://dx.doi.org/10.35448/jequ.v12i1.16292.
Ismiasih & Afroda, H. (2023). Faktor penentu produksi kelapa sawit rakyat di Provinsi Riau. Jurnal Penelitian Pertanian Terapan, 23 (2), 211-218. http://dx.doi.org/10.25181/jppt.v23i2.2726. Indrianti, M. A., Pau, I. E., Ardiansyah, W., & Gobel, Y. A. (2022). Analisis distribusi pendapatan rumah  tangga  petani  cengkeh  di  Kecamatan  Posigadan. AGRIOVET,  4 (2),  199-218. http://www.ejournal.kahuripan.ac.id/index.php/agriovet/article/download/725/497.
Kalalo,  T.,  Engka,  D.  S.,  &  Maramis,  M.  T.  (2016).  Analisis  distribusi  pendapatan  masyarakat  di Kecamatan  Airmadi  di  Kabupaten  Minahasa  Utara. Jurnal  Ilmiah  Efisiensi,  16 (1),  818-830. https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/jbie/article/view/12043.
Kalsum, U. (2018). Distribusi pendapatan dan kekayaan dalam ekonomi Islam. Jurnal Studi Ekonomi dan Bisnis Islam, 3 (1), 41-59. http://dx.doi.org/10.31332/lifalah.v3i1.1187.
Lestari, F. D., & Edwina, S. (2017). Struktur dan distribusi pendapatan rumah tangga petani sawit pola  KKPA  di  Desa  Bina  Baru  Kecamatan  Kampar  Kiri  Tengah  Kabupaten  Kampar. Indonesian  Journal  of  Agricultural  Economics,  8 (1),  62-80.  http://dx.doi.org/10.31258/ ijae.8.1.62-80.
Maipita, I. (2014). Mengukur kemiskinan dan distribusi pendapatan. UPP STIM YKPN.
Mutia, R. (2020). Analisis penyebab kemiskinan petani sektor perkebunan rakyat di  Provinsi Aceh berdasarkan  faktor  individu  dan  rumah  tangga. KINERJA,  17 (1),  129-139.  https://doi.org/ 10.30872/jkin.v17i1.6517.
Pakpahan, J. C., Rengkung, L. R., & Katiandagho, T. M. (2021). The level of income disparity of oil palm  farmers  in  Sei  Jawi-Jawi  Village,  Panai  Hulu  District,  Labuhan  Batu. Journal Transdisiplin Pertanian, 17 (3), 779-786. https://doi.org/10.35791/agrsosek.17.3.2021.36470. Patra, R. S., Ismono, R. H., & Nugraha, A. (2019). Struktur dan distribusi pendapatan serta tingkat kesejahteraan petani kelapa sawit rakyat di Kabupaten Tulang Bawang. JIIA, 7 (3), 354-260. http://dx.doi.org/10.23960/jiia.v7i3.3773.
Purba,  E.,  &  Handayani,  A.  (2020).  Ketimpangan  distribusi  pendapatan  antarwilayah  di  Provinsi Sumatera Utara tahun 2001-2016. Visi Sosial Humaniora, 1 (1), 1-10. https://doi.org/10.51622/ vsh.v1i01.19.
Sinaga, D. (2014). Statistika Dasar. UKI Press.
Siringoringo, V. P., Tety, E., & Yusri, J. (2020). Analisis pendapatan dan distribusi pendapatan usaha tani  karet  di  Kecamatan  Singingi  Kbupaten  Kuantan  Singingi. Indonesian  Journal  of Agricultural Economics, 11 (1), 97-107. http://dx.doi.org/10.31258/ijae.11.1.97-107.
Sitthiyot, T., & Holasut, K. (2021). A simple method for estimating the Lorenz curve. Humanities and Social Sciences Communications, 8 (268), 1-9. https://doi.org/10.1057/s41599-021-00948- x.
Sugiyono. (2012). Metode penelitian kombinasi (Mixed methods). Alfabeta. Susanti, H., Ikhsan, M., & Widyanti. (2007). Indikator-Indikator Makroekonomi. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Syahri,  D.,  &  Gustiara,  Y.  (2020).  Pengaruh  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  terhadap ketimpangan pendapatan di Sumatera Utara periode 2015-2019. Journal of Trands Economics and Accounting Research, 1 (1), 34-43. https://journal.fkpt.org/index.php/jtear/article/view/59. Syahza, A. (2002). Potensi pembangunan industri hilir kelapa sawit di daerah Riau. Pusat Pengkajian Koperasi dan Pemberdayaan Ekonomi Masyarakat. https://almasdi.staff.unri.ac.id/files/2012/ 06/POTENSI_PEMBANGUNAN_INDUSTRI_HILIR_KELAPA_SAWIT.pdf.
Syahza,  A. (2011). Percepatan ekonomi pedesaan melalui pembangunan perkebunan kelapa sawit.
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 12 (2), 297-310. https://doi.org/10.23917/jep.v12i2.200.
Syamsuddin,  HM.  (2011).  Perhitungan  indeks  Gini  ratio  dan  analisis  kesenjangan  distribusi pendapatan Kabupaten Tanjung Jabung Barat tahun 2006-2010. Jurnal Paradigma Ekonomika,
1 (4), 83-102. https://doi.org/10.22437/paradigma.v0iOktober.144. Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2006). Pembangunaan ekonomi di dunia ketiga. Erlangga. World  Bank.  (2023).  Gini  index. The  World  Bank .  https://data.worldbank.org/indicator/ SI.POV.GINI.