Agro Estate, 7 .
Desember 2023 ISSN : 2580-0957 (Ceta.
ISSN : 2656-4815 (Onlin.
AGRO ESTATE Jurnal Budidaya Perkebunan Kelapa Sawit dan Karet Available online https: //ejurnal.
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 .
Open Darnius .
Prodi Budidaya Perkebunan.
Institut Teknologi Sawit Indonesia.
Indonesia Program Pemberdayaan Sumber Daya Alam dan Studi Lingkungan.
Universitas Sumatera Utara.
Indonesia *Coresponding Email: megawati.
siahaan1@gmail.
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 masingmasing perkebunan tersebut sehingga ada total 6 variabel.
Hasil dari analisis menunjukkan bahwa diperoleh 5 klaster provinsi di Indonesia yang 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 peopleAos farmers with variation in productivity.
Variation of productivity can made of material 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.
& Darnius.
Klasifikasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Luas Pengusahaan dan Produktivitas Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Analisa Klaster.
Jurnal Agro Estate Vol.
: 1 Ae 10.
PENDAHULUAN
Luas areal perkebunan kelapa sawit luas areal tanaman, capaian produktivitas Indonesia pada tahun 2020 sudah mencapai dan status pengusahaan di masing-masing 693 Ha dengan total produksi CPO provinsi di Indonesia.
845 ton dan Produksi inti Sejak tahun 1980, perkembangan 369 ton (Badan Pusat Statistik, produksi kelapa sawit dalam bentuk CPO Berdasarkan data tersebut maka produktivitas minyak CPO di Indonesia pertambahan rata-rata sebesar 11.
13% per pada tahun 2020 adalah 3,12 ton/Ha.
tahun dengan penyebaran kelapa sawit di Potensi produksi kelapa sawit berdasarkan 26 provinsi di Indonesia.
Pulau Sumatera kelas kesesuaian lahan untuk kelas lahan memiliki luas lahan perkebunan kelapa S1 adalah 24ton TBS/Ha/tahun, kelas lahan sawit terbesar hingga mencapai 7.
S2 adalah 22ton TBS/ha/tahun dan kelas hektar disusul oleh Pulau Kalimantan lahan S3 adalah 20.
1ton TBS/ha/tahun.
dengan luasan sebesar 5.
406 hektar.
apabila rendemen yang diperoleh sebesar Laju pertumbuhan harga CPO tahun 2019 24% maka produksi CPO untuk masing- mengalami penurunan sebesar 6.
34% dari masing kelas lahan berturut-turut adalah Nilai eksport kelapa sawit 76 ton/ha, 5.
28 ton/ha dan 4.
82 ton/ha Indonesia turunannya cenderung fluktuatif dari tahun 90% dan 35.
27% dengan rata-rata ke tahun selama tahun 2010-2019 dengan kesenjangan sebesar 40.
Upaya untuk laju penurunan rata-rata sebesar 1.
57% per tahun (Direktorat Jenderal Perkebunan dapat dilakukan dengan berbagai cara kementerian Pertanian Republik Indonesia, (Siahaan & Wijaya, 2.
, salah satunya menganalisis data lebih detail, akan tetapi Distribusi
CPO
karena jumlah datanya banyak maka data- kelapa sawit dengan status tanaman belum (TBM), sehingga lebih mudah untuk dianalisis.
menghasilkan (TM) dan tanaman tidak Data yang akan dianalisis adalah distribusi menghasilkan/rusak/tua (TTM), produktivitas disebabkan oleh banyak faktor.
Sebelum dibentuk, metode-metode yang dipakai memberikan perbedaan yang signifikan, faktor-faktor menyebabkan perbedaan tersebut, maka perlu dilakukan klasifikasi menggunakan masing-masing analisis kluster sehingga mudah untuk semakin besar observasi, biasanya tingkat dianalisis dan diinterpretasi penyebabnya kesalahan akan semakin besar (Talakua et maupun solusi yang akan diambil.
, 2.
Tujuan dari analisis ini adalah Analisis klaster adalah salah satu dari untuk mengetahui klasifikasi provinsi di metode dalam analisis multivariat yang Indonesia berdasarkan luas areal yang dikelola (Tanaman belum menghasilkan, mengelompokkan objek-objek berdasarkan tanaman menghasilkan dan tanaman tidak karakteristik yang dimilikinya.
Analisis menghasilkan/tua/rusa.
, klaster mengelompokkan individu atau pengusahaan perkebunan kelapa sawit, objek penelitian, sehingga setiap objek capaian produktivitas tanaman kelapa sawit yang paling dekat kesamaannya dengan yang dikelola di setiap provinsi sehingga objek lain berada dalam klaster yang sama dapat digunakan sebagai dasar untuk sehingga satu klaster memiliki tingkat pengambilan keputusan.
METODE PENELITIAN
kelompok memiliki tingkat heterogenitas Metode statistika yang digunakan yang tinggi (Nur & Fitriana, 2.
Analisis cluster memiliki beberapa kelebihan yaitu dapat mengelompokkan diperoleh dari buku Statistik Perkebunan data observasi dalam jumlah besar dan Unggulan Nasional 2019-2021 (Direktorat variabel yang relatif banyak sehingga data Jenderal yang direduksi dengan kelompok akan Pertanian Republik Indonesia, 2.
dan mudah dianalisis, dapat dipakai dalam (Badan Pusat Statistik, 2.
Variabel yang akan dianalisis adalah luas areal total Kelemahan dari analisis cluster adalah dan produktivitas tanaman kelapa sawit pengelompokan bersifat subjektivitas dari Indonesia menurut provinsi dan status peneliti karena hanya melihat dari gambar pengusahaan pada Tahun 2021.
dendogram, untuk data heterogen antara objek penelitian yang satu dengan yang Perkebunan terdapat HASIL DAN PEMBAHASAN Tabel Data luas areal .
perkebunan produktivitas tanaman menurut Provinsi kelapa sawit Indonesia menurut Provinsi dan status pengusahaan terdapat pada dan Status Pengusahaan pada Tahun 2021 Tabel 2.
Tabel 1.
Data Luas Areal (H.
Perkebunan Kelapa Sawit Indonesia menurut Provinsi dan Status Pengusahaan Tahun 2021 (Ditjenbun, 2.
Provinsi Aceh Sumatera Utara Sumatera Barat Riau Jambi Sumatera Selatan Bengkulu Lampung Bangka Belitung Kepulauan Riau DKI Jakarta Jawa Barat Jawa tengah Yogyakarta Jawa Timur Banten Bali Nusa Tenggara Barat Nusa Tenggara Timur Kalimantan Barat Kalimantan Timur Kalimantan Selatan Kalimantan Timur Kalimantan Utara Sulawesi Utara Sulawesi Tengah Sulawesi Selatan Sulawesi Tenggara Gorontalo Sulawesi Barat Maluku Maluku Utara Papua Barat Papua Total Perkebunan Besar Negara Luas Areal (H.
Perkebunan Besar Swasta Perkebunan Rakyat Tabel 2.
Data Produktivitas Tanaman Kelapa Sawit .
on/H.
Indonesia menurut Provinsi dan Status Pengusahaan Tahun 2021 (Ditjenbun, 2.
Provinsi Aceh Sumatera Utara Sumatera Barat Riau Jambi Sumatera Selatan Bengkulu Lampung Bangka Belitung Kepulauan Riau DKI Jakarta Jawa Barat Jawa tengah Yogyakarta Jawa Timur Banten Bali Nusa Tenggara Barat Nusa Tenggara Timur Kalimantan Barat Kalimantan Timur Kalimantan Selatan Kalimantan Timur Kalimantan Utara Sulawesi Utara Sulawesi Tengah Sulawesi Selatan Sulawesi Tenggara Gorontalo Sulawesi Barat Maluku Maluku Utara Papua Barat Papua Total Perkebunan Besar Negara Produktivitas .
on/h.
Perkebunan Besar Swasta Perkebunan Rakyat Data tersebut diolah secara statistik dengan menggunakan Aplikasi IBM SPSS Statistics yang diawali dengan menguji apakah ada korelasi antara masing-masing variabel (Tabel .
Tabel 3.
Hasil Koefisien Korelasi Luas Areal dengan Produktivitas Antara Perkebunan Besar Negara.
Perkebunan Besar Swasta, dan Perkebunan Rakyat.
Luas Areal Produktivitas Perkebunan Perkebunan Perkebunan Perkebunan Perkebunan Perkebunan Besar Besar Rakyat .
Besar Besar Rakyat .
Negara .
Swasta .
Negara .
Swasta .
Luas Areal Perkebunan Besar Negara .
Pearson Correlation Pearson Correlation Sig.
Sig.
Luas Areal Perkebunan Besar Swasta .
Pearson Correlation Sig.
Pearson Correlation Sig.
Pearson Produktivitas Correlation Perkebunan Sig.
Besar Swasta .
Pearson Correlation Luas Areal Perkebunan Rakyat .
Produktivitas Perkebunan Besar Negara .
Produktivitas Perkebunan Sig.
Rakyat .
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 Variabel 1 dan 2 P-value .
Kesimpulan Ho Diterima Variabel 1 dan 3 Ho Diterima Variabel 1 dan 4 Ho Diterima Variabel 1 dan 5 Ho Diterima Variabel 1 dan 6 Ho Diterima Variabel 2 dan 3 Ho Diterima Variabel 2 dan 4 Ho Diterima Variabel 2 dan 5 Ho Diterima Variabel 2 dan 6 Ho Diterima Variabel 3 dan 4 Ho Diterima Variabel 3 dan 5 Ho Diterima Variabel 3 dan 6 Ho Diterima Variabel 4 dan 5 Ho Diterima Variabel 4 dan 6 Ho Diterima Variabel 5 dan 6 Ho Diterima Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Tidak variabel 1 dan 2 Setelah dilakukan analisa korelasi bahwa seluruh Ho diterima yang berarti antar variabel dan diperoleh kesimpulan tidak ada hubungan antar variabel, maka dilanjutkan dengan analisa klaster.
Analisa masing-masing kluster, jarak antar masing- kluster yang digunakan adalah K-Means.
dengan metode ini ditentukan 5 klaster masing-masing klaster.
Tujuan dari analisa yang akan dikelompokkan menjadi 5 yaitu ini untuk mengetahui 5 klaster provinsi di sangat baik, baik, sedang, kurang baik.
Indonesia berdasarkan status pengusahaan tidak baik.
Hasil dari analisa klaster K- dan produktivias tanaman (Tabel .
dengan Means diperoleh banyak data diantaranya jarak antar klaster terdapat pada Tabel 6.
Tabel 5.
Klaster Provinsi di Indonesia berdasarkan status pengusahaan kelapa sawit dan Produktivitasnya.
Klaster Provinsi Sumatera Utara.
Sumatera Selatan.
Kalimantan Selatan Kalimantan Barat.
Aceh.
Sumatera Barat.
Bengkulu.
Lampung.
Jawa Barat.
Banten.
Sulawesi Selatan.
Sulawesi tenggara Riau Jambi Berdasarkan Tabel 5 dapat diambil perkebunan besar negara, perkebunan besar kesimpulan bahwa provinsi-provinsi yang swasta dan perkebunan besar rakyat.
berada di dalam satu klaster memiliki provinsi yang tidak mengelola tanaman karakteristik yang sama atau homogen.
kelapa sawit, maka tidak dimasukkan oleh Misalnya Provinsi program SPSS untuk analisa klaster.
Sumatera Utara.
Sumatera Selatan dan sehingga total provinsi yang diklaster Kalimantan Selatan karakteristik luas areal dan capaian produktivitas yang homogen di Tabel 6.
Jarak Antar Pusat Klaster Akhir Klaster
163, 678
163,678
547,082
462,533
653578, 108 1.
158,305
927,273
027,250
547,082
462,533
404,592
576,004
578,108
158,305
404,592
027,250
576,004
Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat klaster 3 (Aceh.
Sumatera Barat.
Bengkulu, bahwa jarak yang terjauh adalah klaster 3 Lampung.
Jawa Barat.
Banten.
Sulawesi dan klaster 4, kemudian klaster 1 dan Selatan.
Sulawesi Tenggar.
Perbaikan klaster 4, disusul oleh klaster 3 dan klaster 2, klaster 4 dan 2, klaster 1 dan 5, klaster 1 perkebunan-perkebunan di Indonesia dapat dan 3, semakin jauh jarak antar klaster dilakukan dengan melakukan studi banding ke provinsi-provinsi yang pengelolaannya Tahapan selanjutnya adalah lebih baik.
Provinsi Riau (Klaster .
menganalisis hasil pengolahan data pada memiliki kelebihan yaitu produktivitas Tabel tanaman tertinggi dengan tonase mencapai pengolahan data tersebut maka diperoleh 54ton CPO/ha dan luas areal perkebunan informasi bahwa pengusahaan yang terbaik rakyat tertinggi dan luas areal perkebunan berada di klaster 4 (Provinsi Ria.
, swasta menempati kedua setelah klaster 2.
Pengelolaan yang baik berada di klaster 5 sedangkan untuk klaster-klaster yang lain (Provinsi Jamb.
Pengelolaan yang cukup memiliki peluang peningkatan kinerja yang baik berada di klaster 2 (Kalimantan lebih besar dengan memperkecil gap Bara.
, pengelolaan yang kurang baik di .
dengan klaster terbaik, hal klaster 1 (Sumatera ini akan meningkatkan Selatan.
Tabel Utara.
Sumatera Kalimantan Selata.
KESIMPULAN baik adalah Jambi.
Provinsi yang cukup Indonesia ke dalam 5 klaster di Indonesia baik adalah Kalimatantan Barat.
Provinsi yang kurang baik adalah Sumatera Utara, perkebunan besar negara, swasta dan Sumatera Selatan.
Kalimantan Selatan, rakyat serta produktivitas tanaman di Provinsi yang tidak baik adalah Aceh, perkebunan besar negara, swasta dan Sumatera Barat.
Bengkulu.
Lampung.
Jawa rakya.
dihasilkan kesimpulan Provinsi Barat.
Banten.
Sulawesi Selatan.
Sulawesi yang terbaik adalah Riau.
Provinsi yang Tenggara.
Provinsi tanaman kelapa sawit secara nasional.
pengelolaan yang tidak baik berada di Pengelompokan .
uas DAFTAR PUSTAKA