## Deskripsi Hubungan Luas Areal dan Produksi Perkebunan Kopi di Indonesia Menggunakan Analisis Bivariat dan Analisis Klaster
Irmeilyana 1 , Ngudiantoro 2* , Anita Desiani 3 , Desty Rodiah 4
1,2,3 Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya
4 Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya
2* ngudiantoro@unsri.ac.id (* corresponding author )
1 irmeilyana@unsri.ac.id
Abstrak — Paper  ini  membahas  deskripsi  hubungan  luas  areal  dan  produksi  perkebunan  kopi  pada  31  provinsi  di  Indonesia.  Data  yang digunakan  merupakan  data  sekunder  dari  Dirjen  Perkebunan  Kementerian  Pertanian  pada  tahun  2015.  Perkebunan  kopi  tersebut  96% merupakan Perkebunan Rakyat (PR).  Tujuan penelitian pada paper ini adalah untuk mengeksplorasi karakteristik provinsi-provinsi penghasil kopi berdasarkan hubungan luas areal kebun dengan produksi kopi. Variabel yang diteliti ada 14 yang meliputi luas areal (ha), produksi (ton), luas  areal  perkebunan  kopi  robusta  beserta  produksinya,  luas  areal  Perkebunan  Besar  Negara  (PBN)  dan  Perkebunan  Besar  Swasta  (PBS) beserta  produksi  masing-masing,  luas  tipe  areal  berdasarkan  keadaan  tanaman,  rata-rata  produksi  (kg/ha),  jumlah  petani  (KK),  dan  jumlah tenaga  kerja.  Deskripsi  hubungan  antar  variabel  direpresentasikan  secara  grafis  dengan  menggunakan  analisis  biplot.  Pengelompokan  antar provinsi penghasil kopi dideskripsikan melalui dendogram hasil analisis klaster. Produksi kopi berkorelasi sangat kuat dengan luas areal untuk setiap  jenis  perkebunan,  luas  lahan  Tanaman  Menghasilkan  (TM)  pada  PR,  dan  produksi  kopi  jenis  robusta.  Sedangkan  luas  areal  dan produksi pada PBN dan PBS  berkorelasi  kuat  dengan  jumlah  tenaga  kerja.  Koefisien  korelasi  luas lahan  keseluruhan  dengan  produksi  kopi dan produksi kopi robusta secara berturut-turut sebesar 0,98 dan 0,95. Koefisien korelasi luas areal kopi robusta dengan produksinya sebesar 0,97. Hasil analisis klaster dengan metode single linkage , complete linkage , dan centroid linkage secara umum menghasilkan 6 klaster. Empat klaster  masing-masing beranggotakan 1 provinsi, yaitu: Sum-Sel, Aceh, Lampung, dan Ja-Tim. Klaster-klaster ini mempunyai karakterisitik spesifik yang berbeda. Sedangkan 2 klaster yang lain tidak mempunyai karakter yang dominan.
Kata kunci —luas areal perkebunan kopi, produksi kopi, analisis klaster, pengelompokan provinsi.
Abstract — This paper discusses the descriptions of the area relations and the production of coffee plantations in 31 provinces in Indonesia. The data used is secondary data from the Dirjen Perkebunan Kementerian Pertanian in 2015. Ninety six percent of the coffee plantation is a folk plantation (PR). The purpose of the research in this paper is to explore the characteristics of coffee producing provinces based on the relationship between the area and coffee production. There were 14 variables examined covering the area (ha), production (ton), the area of robusta coffee plantation and its production, the area of the state large plantation (PBN) and private large plantations (PBS) and the production of  each,  the  area  type  based  on  the  condition  of  the  crop,  the  average  production  (kg/ha),  the  number  of  farmers  (KK),  and  the  number  of workers. Descriptions of relationships between variables are represented graphically by using the Biplot analysis. Grouping of inter-provincial coffee producers is described through the results of the cluster analysis. The production of coffee is very strongly correlated with area for each type of plantation, land area generating plant (TM) on PR, and robusta type coffee production. While the area and production of the PBN and PBS are strongly correlated with the number of  workers. The correlation coefficient of  total area with coffee production and robusta coffee production is 0.98 and 0.95, respectively. The correlation coefficient of the area of Robusta coffee with its production is 0.97. The results of the  cluster  analysis  with  single  linkage,  complete  linkage,  and  centroid  linkage  methods  generally  produce  6  clusters.  Four  clusters  of  1 province each, namely: Sum-Sel, Aceh, Lampung, and Ja-Tim. These clusters have different characterisitics. While the other two clusters do not have the dominant character.
Keywords — Area of coffee plantations, coffee production, cluster analysis, provincial groupings.

## I. P ENDAHULUAN
Kopi  merupakan  salah  satu  komoditas  perkebunan  yang mempunyai  kontribusi  yang  besar  dalam  perekonomian Indonesia,  baik  domestik  maupun  internasional.  Perkebunan kopi berperan dalam pemasukan devisa, penggerak perekonomian baik bagi petani, maupun bagi pelaku ekonomi lainnya yang terlibat dalam penanaman, pengolahan hasil dari biji  kopi  sampai  serbuk  kopi  yang  siap  minum,  dan  juga termasuk pemasarannya.
Pada  tahun  2016,  Indonesia  merupakan  negara  produsen kopi  terbesar  ke-4  yang  pada  tahun  sebelumnya  menduduki peringkat  ke-3  di  dunia  [1].  Produktivitas  perkebunan  kopi rakyat  di  Indonesia  (6,6%)  jauh  lebih  rendah  dari  Vietnam (16,8%).
Permintaan  kopi  dunia,  terutama  Eropa  dan  Amerika semakin  meningkat  secara  signifikan,  tetapi  total  produksi kopi dunia relatif konstan. Sekarang ini, pengalihan perluasan penanaman  kopi  dari  jenis  arabika  merupakan  langkah  yang
baik,  karena  kopi  arabika  mempunyai  pasar  yang  lebih  baik dan harga yang lebih tinggi.
Dalam The  Sustainable  Trade  Initiative (IDH)  [2],  petani yang aktif adalah petani yang mempunyai kemauan dan komit untuk  menghasilkan  mutu  kopi  yang  baik  dan  secara  aktif mengadopsi teknologi untuk peningkatan produksi. Sedikitnya  petani  yang  aktif  dan  petani  yang  tidak menggantungkan  pada  kopi  sebagai  pendapatan  utama, sebanding  dengan  petani  yang  tidak  mempunyai  banyak pohon kopi.
Menurut [3], dengan menggunakan fungsi produksi Cobb- Douglas,  faktor  produksi  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  produksi  kopi  di  Kabupaten  Aceh  Tengah  adalah jumlah  tenaga  kerja,  luas  lahan,  dan  umur  pohon  kopi. Semakin  banyak  tenaga  kerja  yang  digunakan,  semakin  luas lahan  produktif  dan  semakin  tua  umur  pohon  maka  semakin besar  hasil  produksi  kopi.  Berdasarkan  analisis  efisiensi, penggunaan  tenaga  kerja  belum  optimal  dan  ratio  efisiensi luas lahan menunjukkan telah melampaui titik efisiensi.
[4]  mengkaji  kinerja  produksi  kopi  arabika  di  Kabupaten Simalungun  periode  1999  –  2008  dengan  analisis  regresi berganda. Faktor-faktor yang diteliti adalah luas lahan, jumlah usaha  tani,  perkembangan  harga  kopi  domestik  dan internasional. Peningkatan produksi kopi membutuhkan usaha perluasan  areal  tanam  dan  usaha  intensifikasi  untuk peningkatan  produktivitas  dan  kualitas  kopi.  Perkembangan harga kopi internasional memberikan dampak positif terhadap peningkatan produksi kopi arabika di Kabupaten Simalungun.
Beberapa  penelitian  lain  yang  menggunakan  luas  lahan sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  produksi  adalah  [5]  yang mengkaji  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi  kopi  di Kabupaten  Humbang  Hasundutan  dengan  analisis  regresi berganda.  Dalam  penelitian  ini,  variabel  yang  berpengaruh signifikan  (positif)  terhadap  produksi  usaha  tani  kopi  adalah luas lahan dan modal usaha.
[6]  menganalisis  penentuan  tingkat  efisiensi  teknis  lahan pertanian pada produksi kopi di Costa Rica. Efisiensi menurun sejalan  dengan  ukuran  luas  lahan.  Efisiensi  petani  dapat ditingkatkan  melalui  penerapan  teknik  akunting    dalam pemasaran produk kopi.
[7]  meneliti  produktivitas  dan  ekspor  kopi  di  Sumatera Selatan  dengan  menggunakan  analisis  regresi.  Persamaan regresi  dari  produktivitas  (dalam  ton/ha)  didasarkan  pada variabel  luas  areal,  tingkat  suku  bunga,  upah  minimum regional,  harga  pupuk,  curah  hujan,  dan  harga  kopi.  Metode penelitian  histories  ini  menggunakan  data time  series dari tahun  1991-2006. Produktivitas  kopi  di  ketiga  wilayah  sentra dipengaruhi  secara  nyata  oleh  luas  areal  kopi,  curah  hujan, upah  tenaga  kerja,  harga  kopi,  dan  produktivitas  1  tahun sebelumnya.
Berdasarkan  data  Ditjenbun  [8],  data  luas  lahan  (areal) merupakan penjumlahan dari 3 tipe areal berdasarkan keadaan tanaman, yaitu immature (TBM; Tanaman Belum Menghasilkan), mature (TM;  Tanaman  Menghasilkan),  dan damaged (TR;  Tanaman  Rusak).    Areal mature merupakan luas  tanaman.  Areal  perkebunan  juga  dibagi  berdasarkan pengusahaan; yaitu perkebunan rakyat (PR), perkebunan besar negara (PBN), perkebunan besar swasta (PBS).
Pada  tulisan  ini  dibahas  penggunaan  analisis  multivariat untuk  mendeskripsikan  data  hubungan  luas  areal,  produksi kopi,  dan  jumlah  petani  kopi  setiap  provinsi  penghasil  kopi yang  ada  di  Indonesia  melalui  eksplorasi  data  baik  secara analitis  maupun  grafis.  Adapun  data  yang  digunakan berdasarkan data sekunder dari [8]. Teknik analisis multivariat yang  digunakan  adalah  analisis  biplot  sebagai  representasi grafis dari matriks data.
Selain  analisis  deskripsi  tersebut,  juga  dilakukan cluster analysis (analisis  klaster)  untuk  pengelompokan  dan karakteristik  daerah  penghasil  kopi  di  Indonesia  ditinjau  dari variabel  luas  lahan,  produksi  kopi,  jumlah  petani,  dan  tenaga kerja.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  dari  [8]  pada Ditjenbun  Kementerian  Pertanian  RI.  Objek  yang  diteliti dibatasi  pada  perkebunan  kopi  yang  ada  di  31  provinsi  di Indonesia pada tahun 2015. DKI Jakarta, Kepulauan Riau, dan Kepulauan  Bangka  Belitung  tidak  ada  menghasilkan  kopi, walaupun  2  diantara  3  provinsi  tersebut  terdapat  lahan perkebunan  kopi  yang  sangat sedikit (56 ha dan 26 ha).  Data
Ditjenbun tahun 2015 tersebut merupakan angka tetap ( fixed ), data  tahun  2016  merupakan  angka  sementara  ( prelimenary ), dan  data tahun 2017 merupakan angka estimasi ( estimation ). Variabel  data  yang  digunakan  meliputi  luas  areal  (ha), produksi  (ton),  rata-rata  produksi  (kg/ha),  luas  areal perkebunan  kopi  robusta  beserta  produksinya,  jumlah  petani (KK),  dan  jumlah  penyerapan  tenaga  kerja.  Untuk  variabel luas  areal,  ditambah  4  variabel  yaitu:  luas  areal  perkebunan besar  negara  (PBN)  dan  perkebunan  besar  swasta  (PBS) beserta  produksinya  masing-masing.  Areal  PR  dibagi    3  tipe berdasarkan  keadaan  tanaman,  yaitu  tanaman  belum menghasilkan  (TBM),  tanaman  menghasilkan  (TM),  dan tanaman rusak (TR).
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan software Minitab versi 18.
Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam pengolahan data adalah:
1.   Menyusun  matriks  data,  dengan  objeknya  adalah  31 provinsi dan 14 variabel.
2.   Melakukan  analisis  biplot  untuk  merepresentasikan matriks data secara grafis.
3.   Interpretasi  hubungan  antar  variabel,  hubungan  antar objek, dan hubungan relatif antara objek dengan variabel.
4.   Melakukan  analisis  cluster  dengan single  linkage , complete linkage , dan centroid linkage .
5.  Interpretasi  hasil  dari  ketiga  metode  pada  analisis  cluster untuk  menganalisis  karakteristik  dari  pengelompokan objek.
6.  Menarik kesimpulan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Produksi  kopi  di  Indonesi  diusahakan  oleh  perkebunan rakyat  (PR)  sebesar  96%.  Provinsi  yang  mempunyai  PBN adalah  Ja-Teng  dan  Ja-Tim,  sedangkan  provinsi  yang mempunyai  PBS  adalah  Sumatra  Utara,  Sumatra  Barat, Bengkulu,  Banten,  Ja-Teng,  Ja-Tim,  Bali,  NTT,  dan  Sul-Sel. Jika dilihat dari data Ditjenbun, produksi PR selama 10 tahun terakhir lebih meningkat secara pesat dibanding produksi PBN dan PBS.
Jenis kopi  yang ditanam di Indonesia ada 2, yaitu robusta dan  arabika.  Berdasarkan  data  Ditjenbun,  pada  tahun  2015 produksi robusta mencapai 73% dibanding arabika.  Penghasil kopi  arabika  (>1.000  ton)  adalah  Provinsi  Sumatra  Utara (28,7%),  Aceh  (24,2%),  Sul-Sel  (12,4%),  Ja-Tim,  Sum-Bar, Ja-Bar, NTT, Bali, Ja-Teng, Papua, dan Bengkulu.

## A. Deskripsi Data
Statististik deskriptif dari variabel dapat dilihat pada Tabel 1.  Berdasarkan  perhitungan  nilai sum dari Tabel 1,  luas  areal perkebunan  negara  (PBN)  dan  swasta  (PBS)  secara  berturut- turut  1,8  %  dan  2%  dari  luas  areal  perkebunan  keseluruhan. Sisanya  sekitar  96,1%  merupakan  perkebunanan  rakyat  (PR). Produksi  PBN  dan  PBS  secara  berturut-turut  3,1%  dan  2,5% dari produksi keseluruhan areal perkebunan.
Berdasarkan  luas  areal  PR,  73,4%  merupakan  tanaman menghasilkan  (TM),  14,7%  merupakan  luas  areal  tanaman belum  menghasilkan  (TBM),  dan  sisanya  hampir  12% merupakan tanaman rusak (TR).
Jenis  kopi  yang  ditanam  di  semua  perkebunan  73,14% merupakan  kopi  robusta,  yang  menghasilkan  72,96%  dari produksi kopi keseluruhan.
T ABEL I S TATISTIK DESKRIPTIF VARIABEL Variabel Mean Sum Min Q1  Median Q3 Max LuasLahan 39675  1229922 412 3567 11707 65718  249510 Produksi 20626 639408 33 547 3072 30548  110351 LuasPBN 721 22366 0 0 0 0 21203 Prod-PBN 636 19703 0 0 0 0 19168 LuasPBS 794 24610 0 0 0 244 19366 Prod.PBN 525 16277 0 0 0 61 11132 LuasTM-PR 27961 866791 258 1859 6456 40750  207303 LUasTBM 5597 173494 28 471 2843 8699 25357 LuasTR 4559 141342 0 616 1755 6464 27958 JmlPetani 57604  1785725 1690 4802 17695  110858  253358 JmlTK 2026 62794 0 0 0 559 50840 LuasRobusta  29018 899549 0 1922 9337 23506  249510 ProdRobusta  15048 466490 0 474 3072 13239  110351 Rata2Prod 617.0 19128.0  129.0  496.0 615.0 788.0 1050.0
Berdasarkan Gambar 1, jika  dilihat dari luas lahan (areal) perkebunan  keseluruhan,  Sum-Sel  mempunyai  areal  yang paling  luas  dibanding  provinsi  lain,  yang  semuanya merupakan areal perkebunan  kopi robusta. Provinsi lain  yang arealnya juga luas adalah Lampung, Aceh, Ja-Tim, Bengkulu, Sum-Ut, Sul-Sel, dan NTT.
Jika  dilihat  dari  jenis  kopi  yang  ditanam,  maka  provinsi yang  areal  kopi  arabika-nya  lebih  luas  adalah  Aceh,  Sum-Ut, Sul-Sel, Sum-Bar, Ja-Tim, Ja-Bar, dan NTT. Berdasarkan data [8] (Ditjenbun (2018)), harga kopi arabika dari Bali, NTT, dan Sul-Sel  di  pasar  dalam  negeri  lebih  tinggi  daripada  harga pasar kopi arabika dari Ja-Bar, Aceh, dan Sum-Bar.
Gambar 1.  Luas areal (ha) dan produksi kopi (ton)
Jika  luas  areal  dihubungkan  dengan  produksi,  maka  tidak semua  areal  yang  luas  dapat  menghasilkan  produksi  yang lebih  tinggi.  Sebagai  contoh,  untuk  Sum-Sel,  luas  areal  lebih tinggi dari Lampung, tetapi produksinya hampir sama dengan Lampung.  Daerah  yang  produksi  kopinya  lebih  tinggi  secara berurutan  dari  yang  paling  tinggi  adalah  Sum-Sel,  Lampung, Ja-Tim, Sum-Ut, Bengkulu, dan Aceh.
Pada  perkebunan  rakyat  (PR),  luas  areal  TM  di  Sum-Sel, Lampung,  Bengkulu,  Aceh,  dan  Sum-Ut  lebih  tinggi  (>5.000 ton).  Sedangkan  areal  TBM  dan  TR  yang  lebih  tinggi  adalah Aceh dan Sum-Sel. Pada kedua daerah ini luas areal TR lebih tinggi dari areal TBM.
Gambar 2. Luas areal TM, TBM, dan TR (ha) pada Perkebunan Rakyat (PR)
Jika dilihat dari areal TBM, maka NTT, Ja-Tim, dan Sum- Ut  ke  depannya  akan  membuat  produksi  kopinya  dapat meningkat.
Berdasarkan  Tabel  2  dan  Gambar  2,  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
a) Produksi  berkorelasi  sangat  kuat  dengan  luas  areal  untuk setiap jenis perkebunan.
b) Produksi  kopi  berkorelasi  sangat  kuat  dengan  produksi kopi  robusta  dan  juga  luas  lahan  TM  pada  perkebunan rakyat.
c) Pengaruh  produksi  PBN  dan  PBS  sangat  kecil  terhadap produksi kopi keseluruhan.
d) Mayoritas luas lahan dan produksi perkebunan merupakan perkebunan  rakyat  (PR)  dan  juga  merupakan  perkebunan jenis kopi robusta
e) Semakin  luas  TM-PR  (Tanaman  Menghasilkan  pada  PR), maka luas areal TBM dan luas TR juga cenderung tinggi.
f) Korelasi  luas  lahan  dan  produksi  berkorelasi  cukup  kuat dengan jumlah petani.
g) Tenaga  Kerja  (TK)  hanya  dimiliki  oleh  PBN  dan  PBS, sehingga  jumlah  TK  berkorelasi  sangat  kuat  dengan  luas areal  dan  produksi  PBN  dan  PBS.  Makin  luas  areal perkebunan,  maka  jumlah  TK  yang  dibutuhkan  juga semakin tinggi.
h) Rata-rata  produksi  (ton/ha)  cenderung  berkorelasi  sangat lemah terhadap luas areal dan produksi.
T ABEL 2
K OEFISIEN KORELASI ANTAR VARIABEL
Luas Lahn Prod Luas PBN Prod PBN Luas PBS Prod PBS Luas TMPR Luas TBM Luas TR Jml Ptni Jml TK Luas Rob Prod Rob Prod 0.96 a) Luas PBN 0.21 0.27 Prod PBN 0.21 0.27 c) 1.00
a)
Luas PBS 0.22 0.28 0.99 0.99 Prod
PBS 0.22 0.28
c) 0.98 0.98 0.98 a) Luas
TM- PR 0.98 d) 0.95 b) 0.07 0.07 0.08 0.08
Luas TBM 0.73 0.61 0.25 0.25 0.26 0.27 0.61
Luas TR 0.84 0.73 0.16 0.16 0.18 0.16 0.76 e) 0.83 Jml Ptni 0.79 f) 0.80 f) 0.53 0.52 0.53 0.59 0.70 e) 0.74  0.65 Jml TK 0.23 0.29 0.99 g) 0.99 g) 1.00 g) 0.98 g) 0.09 0.27  0.19  0.55 Luas Rob 0.92 d) 0.90 0.19 0.19 0.19 0.19 0.96 d) 0.48  0.61  0.68  0.19 Prod Rob 0.88 0.92 b) 0.23 0.23 0.23 0.23 0.92 0.38  0.54  0.67  0.23 0.97 a) Rata Prod 0.29 h) 0.40 h) 0.19 0.19 0.22 0.24 0.25 0.35  0.21  0.44  0.21  0.17 0.24
Keterangan: LuasLahn = luas areal semua perkebunan kopi; Prod = produksi kopi keseluruhan; JmlPtni = jumlah petani (KK); Jml TK = jumlah tenaga kerja pada PBN dan PBS; LuasRob = Luas areal perkebunan kopi robusta; ProdRob = Produksi kopi robusta.
a), b), c), d), korelasinya dijelaskan lebih lanjut
Interpretasi  matriks  korelasi  pada  Tabel  2  ini  relatif  sama dengan  hasil  analisis  klaster  pada  pengelompokan  variabel, seperti  pada  Gambar  3.  Variabel  yang  mengelompok (similaritas yang tinggi) pada satu klaster mempunyai korelasi yang  tinggi.    Klaster  pertama  terdiri  dari  variabel  luas  areal, luas TM pada PR, produksi, luas areal kopi robusta, produksi kopi  robusta,  luas  areal  TR,  luas  areal  TBM,  dan  jumlah petani.  Sedangkan  klaster  kedua  terdiri  luas  areal  PBN,  luas areal  PBS,  produksi  PBN,  produksi  PBS,  dan  jumlah  tenaga kerja.  Sedangkan  klaster  ketiga  hanya  terdiri  dari  rata-rata produksi (kg/ha).
Ra ta2 Pro d Pro d.P BN Jm lTK Lu as PB S Pro d-P BN Lu asP BN Jm lPe tan i LU as TB M Lu as TR Pro dR ob us ta
Lu asR ob us ta Pro du ks i Lu as TM -PR Lu as Lah an 71.95 81.30 90.65 100.00 Variables Si m ila rit y Dendrogram Single Linkage; Correlation Coefficient Distance Gambar 3. Hasil analisis klaster pada variabel

## B. Hasil Analisis Biplot dan Analisis Klaster pada Data Provinsi Penghasil Kopi
Analisis  Komponen  Utama  ( Principal  Component Analysis ;  PCA)  dilakukan  pada  matriks  data  terdiri  dari  31 objek  (provinsi)  dan  14  variabel,  dengan  menggunakan matriks  korelasi.    Proporsi  kumulatif  dari  dua  nilai  eigen pertama  dari  matriks  korelasi  menyatakan  tingkat  kesesuaian dari subruang variabel hasil reduksi PCA, yaitu sebesar (0,539 +  0,296)  100%  =  83,5%.    Jadi,  dua  PC  ( Principal Component ) pertama (yaitu PC1 dan PC2) dapat merepresentasikan keragaman data sebesar 83,5%.
Koefisien PC1 dan PC2 dapat dilihat pada Tabel 3.
T ABEL 3
K OEFISIEN PC ( P RINCIPAL COMPONENT ) Variabel PC1 PC2 LuasLahan 0.316 0.238
Produksi 0.321 0.200 LuasPBN 0.237 -0.369 Prod-PBN 0.237 -0.368 LuasPBS 0.240 -0.366 Prod.PBN 0.241 -0.362 LuasTM-PR 0.285 0.295 LUasTBM 0.254 0.118 LuasTR 0.260 0.198 JmlPetani 0.330 0.022 JmlTK 0.242 -0.364 LuasRobusta 0.289 0.229 ProdRobusta 0.287 0.203 Rata2Prod 0.146 0.005
Keterangan :    Angka  yang  dicetak  tebal  menyatakan  variabel  lebih  dominan  dalam merepresentasikan PC.
Jika  dilihat  dari  koefisien  PC,  maka  PC1  dominan direpresentasikan  oleh  luas  areal,  produksi  kopi,  dan  jumlah petani  kopi. Sedangkan PC2  dominan  lebih direpresentasikan oleh  variabel  yang  berhubungan  dengan  PBN  dan  PBS,  serta jumlah tenaga kerja.
Subruang  hasil  reduksi  direpresentasikan  oleh  biplot  pada Gambar 4.
10 8 6 4 2 0 -2 5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 -7.5 -10.0 First Component S e c o n d C o m p o n e n t Rata2Prod ProdRobusta LuasRobusta JmlTK JmlPetani_1 LuasTR LUasTBM LuasTM-PR Prod.PBN LuasPBS Prod-PBN LuasPBN Produksi_1 LuasLahan Biplot of LuasLahan; ...; Rata2Prod
Gambar 4.  Biplot dari provinsi penghasil kopi
Korelasi  antar  variabel  juga  dapat  direpresentasikan  oleh sudut  antar  vektor  (segmen  garis)  variabel.  Luas  lahan berkorelasi kuat dengan luas lahan robusta dan luas areal TM- PR.  Produksi  kopi  dan  juga  produksi  kopi  robusta  saling berkorelasi kuat dengan luas lahan.  Sedangkan luas areal dan produksi  pada PBN  dan  PBS berkorelasi  kuat  dengan  jumlah tenaga kerja.
Jika  dilihat  dari  posisi  relatif  antara  objek  (provinsi) dengan vektor variabel, maka posisi objek yang searah dengan vektor  variabel  mempunyai  nilai  yang  tinggi  pada  variabel tersebut.  Sebaliknya,  jika  arahnya  berlawanan,  maka  objek mempunyai nilai yang rendah pada variabel tersebut.
Berdasarkan Gambar 4 dan Gambar 5, Sum-Sel, Lampung, Aceh, Bengkulu, NTT, dan Sum-Ut mempunyai luas areal TM pada  PR,  luas  areal  kopi  robusta,  luas  areal,  produksi, produksi  robusta,  dan  luas  TR  yang  lebih  tinggi  dibanding
provinsi yang lain. Sedangkan Ja-Tim lebih menonjol dengan PBN dan PBS-nya dibanding provinsi yang lain.
10 8 6 4 2 0 -2 10.0 7.5 5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 PC1 P C 2 PapuaBarat Papua
MalUtara Maluku SulTra SulBar SulSel SulTeng Gorontalo Sulut KalUt KalTim KalSel KalTeng KalBar NTT NTB Bali JaTim Yogya Jateng Banten JaBar Lampung Bengkulu SumSel Jambi Riau SumBar SumUt Aceh Scatterplot of PC2 vs PC1 Gambar 5. Plot Skor komponen (povinsi)
Pengelompokan  provinsi  berdasarkan  variabel-variabel yang  diteliti  dapat  dideskripsikan  dari  dendogram  hasil analisis  klaster.  Berdasarkan  metode single  linkage pada Gambar  6,  dengan  similaritas  lebih  dari  75%,  ada  6  klaster yang  terbentuk.  Klaster  2  terdiri  dari  26  provinsi  dengan hampir  setiap  nilai  variabelnya  sangat  rendah  dibanding provinsi  yang  lain.  Lima  klaster  yang  lain  masing-masing hanya terdiri dari 1 provinsi.
JaT im Su mS el La mp un g Be ng ku lu Su lSe l NT T Jat en g Ja Ba r Pa pu aB ar at M alU ta ra Ka lT im Ba li Jam bi Su lB ar Pa pu a Ka lB ar Ma luk u Ka lSe l Ka lU t Ka lTe ng NT B Su lT ra Su lut Go ro nt alo Yo gy a Ba nt en Su lTe ng Ria u Su m Ba r Su mU t Ac eh 15.86 43.91 71.95 100.00 Observations S im il ar it y Dendrogram Single Linkage; Euclidean Distance
Gambar 6. Dendogram hasil metode single linkage
Berdasarkan  Tabel  4,  klaster  1,  yaitu  Aceh,  dengan karakteristik  luas  TBM  dan  luas  TR  yang  paling  tinggi. Klaster  3,  yaitu  Sum-Sel,  dengan  karakteristik  luas  lahan, produksi,  luas  TM-PR,  luas  areal  robusta,  dan  produksi robusta  yang  paling  tinggi,  serta  luas  TBM,  luas  TR,  dan jumlah petani yang tinggi.
T ABEL 4 N ILAI VARIABEL SETIAP KLASTER HASIL METODE SINGLE LINKAGE
Variabel Clus1 Clus2 Clus3 Clus4 Clus5 Clus6 LuasLahan 1.43 -0.36 3.68 0.90 2.14 1.13 Prod 0.87 -0.36 2.91 1.17 2.91 1.47
Luas PBN -0.19 -0.18 -0.19 -0.19 -0.19 5.38 ProdPBN -0.18 -0.18 -0.18 -0.18 -0.18 5.39 LuasPBS -0.23 -0.18 -0.23 -0.11 -0.23 5.35 Prod PBS -0.26 -0.16 -0.26 -0.19 -0.26 5.22 LuasTM- PR 0.88 -0.34 3.95 1.05 2.47 0.38 LuasTBM 2.87 -0.24 2.16 0.45 -0.67 1.31 LuasTR 3.59 -0.32 2.63 0.29 0.93 0.88 JmlPtni 0.64 -0.26 2.05 0.13 1.27 2.73 Jml TK -0.22 -0.17 -0.22 -0.16 -0.22 5.35 LuasRob -0.14 -0.33 4.16 1.09 2.49 1.04 ProdRob -0.33 -0.34 3.34 1.40 3.33 1.22 Rata Prod 0.38 -0.09 -0.39 0.59 0.79 1.02
Sedangkan  klaster  4,  yaitu  Bengkulu,  karakteristiknya tidak  terlalu  dominan.  Klaster  5,  yaitu  Lampung,  dicirikan luas lahan, produksi kopi, luas TM-PR, luas areal robusta, dan produksi  kopi  robusta  yang  tinggi.  Untuk  klaster  6,  yaitu  Ja- Tim,  mempunyai  karakteristik  luas  dan  produksi  dari  PBN dan PBS, serta tenaga kerja yang paling tinggi.
Sedangkan  hasil  metode complete  linkage dan centroid linkage dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8 Nilai-nilai variable  yang  merepresentasikan  karakteristik  masing-masing klaster dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Ja Ti m La m pu ng Su m Se l
Pa pu aB ar at M alU ta ra Ka lT
im Su lB
ar Ka lB
ar Pa pu a N TB Su lT ra Su lu t
Go ro nt al o Yo gy a Ba nt en M al uk u Ka lS
el Ka lU t Ka lT en
g
Su lT en g Ri au Ja Ba r Ba li Ja m
bi Su m Ba r Su lS el N TT Ja te ng Be ng ku
lu Su m Ut Ac eh 0.00 33.33 66.67 100.00 Observations S im il a ri ty Dendrogram Complete Linkage; Euclidean Distance Gambar 7. Dendogram hasil metode complete linkage T ABEL 5
N ILAI VARIABEL SETIAP KLASTER HASIL METODE COMPLETE LINKAGE
Variabel Clus1 Clus2 Clus3 Clus4 Clus5 Clus6 Clus7 LuasLahan 1.43 0.54 -0.42 3.68 2.14 -0.58 1.13 Prod 0.87 0.57 -0.37 2.91 2.91 -0.61 1.47 Luas PBN -0.19 -0.13 -0.19 -0.19 -0.19 -0.19 5.38 ProdPBN -0.18 -0.15 -0.18 -0.18 -0.18 -0.18 5.39 LuasPBS -0.23 -0.05 -0.17 -0.23 -0.23 -0.23 5.35 Prod PBS -0.26 0.12 -0.19 -0.26 -0.26 -0.26 5.22 LuasTM- PR 0.88 0.49 -0.37 3.95 2.47 -0.53 0.38 LuasTBM 2.87 0.99 -0.32 2.16 -0.67 -0.62 1.31 LuasTR 3.59 0.46 -0.49 2.63 0.93 -0.45 0.88 JmlPtni 0.64 1.00 -0.38 2.05 1.27 -0.66 2.73 Jml TK -0.22 -0.01 -0.20 -0.22 -0.22 -0.22 5.35 LuasRob -0.14 0.26 -0.35 4.16 2.49 -0.45 1.04 ProdRob -0.33 0.24 -0.31 3.34 3.33 -0.47 1.22 Rata Prod 0.38 0.56 0.63 -0.39 0.79 -0.91 1.02
Berdasarkan  Gambar  7,  ada  7  klaster  yang  terbentuk  dan karakter dominannya dapat dilihat dari Tabel 5, yaitu:
1. Klaster  1,  anggotanya  Aceh,  dengan  karakter  luas  TBM dan luas TR yang paling tinggi.
2. Klaster  2,  angotanya  ada  5,  yaitu:  Sum-Ut,  Bengkulu,  Ja- Teng, NTT, dan Sul-Sel, dengan karakter yang cenderung tidak dominan (nilai variabel-variabelnya rendah).
3. Klaster  3,  anggotanya  ada  10,  dengan  karakter  yang cenderung tidak dominan.
4. Klaster  4,  anggotanya  hanya  Sum-Sel,  dengan  karakter luas areal, produksi  kopi, luas TM-PR, luas areal robusta, dan  produksi  kopi  robusta  yang  paling  tinggi,  luas  TBM, luas TR, dan jumlah petani yang tinggi.
5. Klaster  5,  anggotanya  hanya  Lampung,  dengan  karakter luas  areal,  produksi  kopi,  luas  areal  dan  produksi  kopi robusta, dan luas TM-PR yang tinggi.
6. Klaster  6,  anggotanya  ada  12,  dengan  karakter  yang cenderung tidak dominan.
7. Klaster  7,  anggotanya  hanya  Ja-Tim,  yang  mempunyai karakteristik  luas  dan  produksi  dari  PBN  dan  PBS,  serta tenaga kerja yang paling tinggi.
Ja Ti m La m pu ng Su m Se l Su lS el N TT Ja te ng
Pa pu aB ar at M alU ta ra Ka lT im Ba li Su lB ar Ka lB ar M al uk u Ka lS el Ka lU t Ka lT en g N TB Pa pu a Su lT ra Su lu t
Go ro nt al o Yo gy a Ba nt en Ja m bi Su lT en g Ri au Ja Ba r Su m Ba r Be ng ku lu Su m Ut Ac eh 16.57 44.38 72.19 100.00 Observations S im il a ri ty Dendrogram Centroid Linkage; Euclidean Distance Gambar 8. Dendogram hasil metode centroid linkage
N ILAI VARIABEL SETIAP KLASTER HASIL METODE CENTROID LINKAGE Variabel Clus1 Clus2 Clus3 Clus4 Clus5 Clus6 LuasLahan 1.43 0.82 -0.40 3.68 2.14 1.13 Prod 0.87 1.22 -0.42 2.91 2.91 1.47 Luas PBN -0.19 -0.19 -0.18 -0.19 -0.19 5.38 ProdPBN -0.18 -0.18 -0.18 -0.18 -0.18 5.39 LuasPBS -0.23 -0.17 -0.17 -0.23 -0.23 5.35 Prod PBS -0.26 -0.22 -0.16 -0.26 -0.26 5.22 LuasTM- PR 0.88 0.84 -0.37 3.95 2.47 0.38 LuasTBM 2.87 0.90 -0.30 2.16 -0.67 1.31 LuasTR 3.59 0.56 -0.37 2.63 0.93 0.88 JmlPtni 0.64 0.72 -0.33 2.05 1.27 2.73 Jml TK -0.22 -0.14 -0.18 -0.22 -0.22 5.35 LuasRob -0.14 0.48 -0.34 4.16 2.49 1.04 ProdRob -0.33 0.62 -0.35 3.34 3.33 1.22 Rata Prod 0.38 1.30 -0.18 -0.39 0.79 1.02
Berdasarkan  Gambar  8,  ada  6  klaster  yang  terbentuk  dan karakternya dapat dilihat dari Tabel 6, yaitu:
1. Klaster  1,  anggotanya  Aceh,  dengan  karakter  luas  TBM dan luas TR yang paling tinggi.
2. Klaster  2,  angotanya  Sum-Ut  dan  Bengkulu,  dengan karakter rata-rata produksi yang lebih tinggi.
3. Klaster  3,  anggotanya  ada  25,  dengan  karakter  yang cenderung tidak dominan.
4. Klaster  4,  anggotanya  hanya  Sum-Sel,  dengan  karakter luas lahan, produksi kopi, luas TM-PR, luas areal robusta, dan  produksi  kopi  robusta  yang  paling  tinggi,  luas  TBM, luas TR, dan jumlah petani yang tinggi.
5. Klaster  5,  anggotanya  hanya  Lampung,  dengan  karakter luas  areal,  produksi  kopi,  luas  areal  dan  produksi  kopi robusta, dan luas TM-PR yang tinggi.
6. Klaster  6,  anggotanya  hanya  Ja-Tim,  yang  mempunyai karakteristik  luas  dan  produksi  dari  PBN  dan  PBS,  serta tenaga kerja yang paling tinggi.
Secara  umum,  hasil  dari  ketiga  metode  pada  analisis klaster  menghasilkan  karakteristik  klaster  yang  relatif  sama. Luas lahan dan produksi kopi robusta perkebunan rakyat Sum- Sel lebih tinggi dibanding provinsi yang lain. Analisis klaster dengan metode single linkage , complete linkage , dan centroid linkage secara  umum  menghasilkan  4  klaster  yang  masing- masing  anggotanya  hanya  1  provinsi,  yaitu:  Sum-Sel,  Aceh, Lampung,  dan  Ja-Tim.  Selain  itu  ada  2  klaster  yaitu  klaster yang beranggotakan Bengkulu dan Sum-Ut serta klaster yang beranggotakan 25 provinsi yang lain.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  dapat  disimpulkan bahwa produksi kopi berkorelasi sangat kuat dengan luas areal untuk  setiap  jenis  perkebunan,  luas  lahan  TM  pada Perkebunan  Rakyat  (PR),  dan  produksi  kopi  jenis  robusta. Luas  areal  dan  produksi  pada  PBN  dan PBS  berkorelasi  kuat dengan jumlah tenaga kerja.
Hasil  analisis  klaster  dengan  metode single  linkage , complete  linkage ,  dan centroid  linkage secara  umum menghasilkan  6  klaster.  Empat  klaster  masing-masing beranggotakan  1  provinsi,  yaitu:  Sum-Sel,  Aceh,  Lampung, dan Ja-Tim. Klaster Aceh mempunyai karakter luas TBM dan luas  TR  yang  paling  tinggi.  Klaster  Sum-Sel  mempunyai karakter  luas  lahan,  produksi  kopi,  luas  TM-PR,  luas  areal robusta,  dan  produksi  kopi  robusta  yang  paling  tinggi,  luas TBM,  luas  TR,  dan  jumlah  petani  yang  tinggi.  Klaster Lampung  mempunyai karakter luas areal, produksi  kopi, luas areal dan produksi kopi robusta, dan luas TM-PR yang tinggi. Sedangkan  klaster  Ja-Tim  mempunyai  karakteristik  luas  dan produksi  dari  PBN  dan  PBS,  serta  tenaga  kerja  yang  paling tinggi.
Sedangkan  2  klaster  yang  lain  yaitu  klaster  yang beranggotakan  Bengkulu  dan  Sum-Ut  dengan  karakter  rata- rata produksi yang tinggi serta klaster yang beranggotakan 25 provinsi  yang  cenderung  tidak  mempunyai  karakter  dominan (nilai-nilai variabel yang rendah).

## R EFERENSI
[1] Pustadin, Outlook  Kopi Komoditas Pertanian Sub-Sektor  Perkebunan .
Jakarta: Kementerian Pertanian, 2016.
[2] The Sustinable Trade Initiative (IDH), “The Sustinable Trade Initiative
(IDH).  2014.  Indonesia  a  business  case  for  sustainable  coffee production: an industry study by technoserve for the sustainable coffee program,” 2014.
[3] Z.  Fatma,  “Analisis  Fungsi  Produksi  dan  Efisiensi  Usahatani  Kopi Rakyat di Aceh Tengah,” IPB, 2011.
[4] J.  R.  Saragih,  “Kinerja  produksi  kopi  arabika  dan  prakiraan sumbangannya dalam pendapatan wilayah Kabupaten Simalungun,” J. VISI , vol. 18, no. 1, pp. 98–112, 2010.
[5] A. B. Ginting, H. L. Nainggolan, and G. P. Siahaan, “Analisis faktor- faktor yang mempengaruhi sentra produksi komoditi kopi di Kabupaten Humbang Hasundutan,” Agrisep , 2018.
[6] M. Wollni, “Productive efficiency of specialty and conventional coffee farmers in Costa Rica: accounting for the use of different technologies and  self-selection,”  in The  American  Agricultural  Economics Association Annual Meeting , 2007.
[7] N.  Asmani,  M.  Antoni,  and  R.  Indriasari,  “Analisis  respon produktivitas  dan  ekspor  kopi  di  Provinsi  Sumatera  Selatan,” J. Agribisnis dan Ind. Pertan. , vol. 7, no. 2, pp. 136–151, 2008.
[8] Direktorat  Jenderal  Perkebunan  (Ditjenbun), Statistik  Perkebunan Indonesia Komoditas Kopi 2015-2017 . Jakarta: Kementerian Pertanian, 2018.