## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN MULTI KRITERIA UNTUK PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI KOPI GAYO MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY-ECKENRODE DAN FUZZY-TOPSIS
A MULTI-CRITERIA DECISION SUPPORT SYSTEM FOR THE DEVELOPMENT OF GAYO COFFEE AGROINDUSTRY BY USING FUZZY-ECKENRODE AND FUZZY-TOPSIS APPROACHES
Rahmat Fadhil 1)* , M. Syamsul Maarif 2) , Tajuddin Bantacut 3) , Aji Hermawan 2)
1) Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Syiah Kuala, Darussalam 23111, Banda Aceh, Indonesia
* E-mail: rahmat.fadhil@unsyiah.ac.id,
2) Sekolah Bisnis, Institut Pertanian Bogor, Indonesia
3) Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Dramaga 16002, Bogor, Indonesia
Makalah: Diterima 25 Agustus 2016; Diperbaiki 27 Januari 2017; Disetujui 5Februari 2017

## ABSTRACT
In  multi-criteria  decision  making,  accuracy  in  weighting  for  the  determination  of  the  various alternatives available criteria is always taken into account. The decision makers always face difficult choices in selecting  options  available.  Hence,  expert  opinions  are  required  as  part  of  the  decision  making  process.  This study aimed to formulate a multi-criteria decision-making strategies and to propose priorities within Gayo coffee agroindustry  development.  A  total  of  ten  experts  were  involved  to  select  various  alternatives  based  on  certain criteria  that  have  been  set.  Weighting  data  analysis  of  the  expert  assessment  conducted  by  Fuzzy-Eckenrode, whereas Fuzzy-Topsis method was used to determine alternative for Gayo coffee agroindustry development. This study found that Fuzzy-Eckenrode method was able to facilitate a good weighting result to determine a certain criterion in  the consideration of Gayo coffee agroindustry development, and the application of the Fuzzy-Topsis approach provided a opportunity  to find the main or the most ideal alternative of a Gayo coffee agroindustry development  system.  Based  on  the  Fuzzy-Eckenrode  approach,  the  highest  weight  founded  was  the  assessment quality  of  various  aspects  that  will  be  implemented.  Meanwhile,  form  the  Fuzzy-Topsis  approach,  it  wasfound that institutional conduciveness as a priority in the Gayo coffee agroindustry development.
Keywords: decision-making systems, fuzzy-eckenrode, fuzzy-topsis, gayo coffee, multi-criteria

## ABSTRAK
Pengambilan  keputusan  multi  kriteria  selalu  mempertimbangkan  akurasi  dalam  pembobotan  untuk penentuan alternatif dari berbagai kriteria yang tersedia. Para pengambil kebijakan selalu akan dihadapkan pada pilihan-pilihan  yang  sulit  untuk  menentukan  antara  satu  pilihan  dengan  pilihan  lainnya.  Pendapat  para  pakar diperlukan  sebagai  bagian  dari  pertimbangan  terhadap  suatu  keputusan  yang  akan  dilakukan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  merumuskan  strategi  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dan  menyusun  prioritas  sebagai alternatif  pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo  dengan  memperhatikan  berbagai  kriteria  dalam  pembangunan suatu  agroindustri.  Sebanyak  sepuluh  orang  pakar  diminta  pendapatnya  untuk  memilihberbagai  alternatif berdasarkan  kriteria  tertentu  yang  telah  ditetapkan.  Analisis  data  pembobotan  penilaian  para  pakar  dilakukan dengan  metode Fuzzy-Eckenrode ,  sedangkan  penentuan  alternatif  pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo menggunakan  metode Fuzzy-Topsis .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Fuzzy-Eckenrode mampu memberikan  pembobotan  secara  baik  untuk  menentukan  suatu  kriteria  tertentu  dalam  pertimbangan pengembangan agroindustri kopi Gayo, dan melalui pendekatan Fuzzy-Topsis dapat menemukan alternatif utama atau  paling  ideal  dari  suatu  sistem  pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo  yang  akan  dilakukan.  Berdasarkan pendekatan Fuzzy-Eckenrode diperoleh  penilaian  bobot  tertinggi  adalah  Kualitas  dari  berbagai  aspek pembangunan agroindustri yang akan dilakukan, sedangkan dengan pendekatan Fuzzy-Topsis diperoleh alternatif pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo  yang  harus  lebih  diutamakan  adalah  pada  aspek  kondusifitas kelembagaan.
Kata kunci: agroindustri, fuzzy-eckenrode , fuzzy-topsis ,kopi Gayo, sistem pengambilan keputusan

## PENDAHULUAN
Agroindustri  kopi  Gayo  merupakan  usaha yang sangat strategis bagi peningkatan perekonomian masyarakat produsen kopi di Propinsi Aceh. Austin (1992) mengemukakan bahwa
agroindustri  merupakan  pilar  strategis  sebagai penggerak  perekonomian  suatu  negara.  Paling  tidak terdapat  empat  hal  yang  melatarbelakanginya. Pertama,  agroindustri  merupakan  jalan  keluar  bagi produk pertanian, ini berarti bahwa produk pertanian memerlukan  pengolahan  sampai  pada  level  tertentu
sehingga  dapat  menghasilkan  nilai  tambah.  Kedua, agroindustri  merupakan  faktor  penunjang  utama sektor  manufaktur  yang  berarti  bahwa  sumber  daya pertanian  sangat  diperlukan  pada  tahap  awal industrialisasi  dan  agroindustri,  sehingga  dapat menciptakan lapangan kerja, meningkatkan produksi,  pemasaran  dan  pengembangan  lembaga keuangan  serta  jasa.  Ketiga,  agroindustri  memiliki andil  dalam  meningkatkan  devisa  negara,  artinya produk  pertanian  mempunyai  permintaan  di  pasar dunia, baik dalam bentuk bahan baku setengah jadi, maupun  produk  yang  sudah  jadi.  Keempat, agroindustri mempunyai dimensi nutrisi, ini bermakna  bahwa  agroindustri  dapat  menjadi pemasok kebutuhan gizi masyarakat dan pemenuhan kebutuhan pangan secara nasional.
Kopi  Gayo  merupakan  salah  satu  kopi specialty Indonesia  dengan  cita  rasa  yang  khas sehingga  telah  mendapatkan  sertifikasi  Indeks Geografis  sebagai  kopi  dengan  nilai  harga  jual tertinggi  di  dunia  (Herdyanti,  2013;  Saputra,  2012). Kopi  Gayo  diproduksi  di  Dataran  Tinggi  Gayo- Propinsi  Aceh,  khususnya  di  Kabupaten  Bener Meriah  dan  Kabupaten  Aceh  Tengah  pada ketinggian  950-1450  meter  diatas  permukaan  laut (Hulupi et  al., 2013;  Ditjenbun,  2011). Produktivitas kopi  di  daerah  ini  mencapai  700  sampai  800  kg/ha dan  seluruh  lahan  kopi  diusahakan  oleh  perkebunan rakyat  (Disbun  Aceh,  2013).  Secara  nasional  Kopi Gayo  telah  turut  menyumbang  28,23%  dari  total produksi  kopi  secara  nasional  (Kementan,  2013; Salima et al., 2012). Dalam  konsep  pembangunan  agroindustri, Austin  (1992),  Brown  (1994)  dan  Nasution  (2012) menyebutkan  bahwa  terdapat  enam  permasalahan utama,  yaitu  (1)  kualitas  sumber  daya  manusia,  (2) kondusifitas kelembagaan, (3) sumber daya biofisik, meliputi  air,  lahan,  lingkungan,  produksi,  kualitas, kuantitas dan bahan baku, (4) aplikasi teknologi, (5) akses pasar, dan (6) sistem pendukung lainnya yaitu kebijakan,  investasi,  infrastruktur,  modal,  status kepemilikan dan lainnya. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka setiap pembangunan dan pengembangan agroindustri perlu memperhatikan ke enam aspek ini.
Di  antara  bebagai  pendekatan  untuk merancang  sistem  pengambilan  keputusan  dalam pengembangan  agroindustri  adalah  melalui  suatu pendekatan  sistem  pakar.  Sistem  pakar  merupakan cara  sistematis  yang  diterapkan  dalam  pengambilan keputusan  berdasarkan  pengetahuan  yang  dimiliki seseorang  dengan  kompetensi  pendidikan  atau pengalaman  tertentu  atas  suatu  permasalahan  yang hendak  diselesaikan.    Dalam  penelitian  ini pendekatan sistem pakar menggunakan suatu metode pengambilan  keputusan  dengan  teknik Fuzzy- Eckenrode dan Fuzzy-Topsis(Technique  for  Order Performance by Similarity to Ideal Solution). Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  merumuskan  strategi pengambilan  keputusan  multi  kriteriadan  menyusun
prioritas sebagai alternatif pengembangan agroindustri kopi Gayo.

## METODE PENELITIAN

## Kerangka Pemikiran
Pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo senantiasa  mempertimbangkan  berbagai  keadaan yang  melingkupinya.  Keadaan  ini  menurut  para pakar  adalah  sebagai  berikut:  (1)  kualitas,  (2) kebijakan, (3) standarisasi, (4) konflik sosial, dan (5) gangguan  keamanan.  penjelasan  lengkap  tentang kriteria yang menjadi pertimbangan dalam pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo  adalah seperti pada Tabel 1.
Tabel  1. Kriteria  Pengembangan  Agroindustri  Kopi Gayo
No Kriteria Pertimbangan 1 Kualitas Memenuhi kriteria mutu 2 Kebijakan Aturan yang merupakan kebijakan pemerintah daerah 3 Standarisasi   Memenuhi standar yang dipersyaratkan 4 Konflik Sosial Antar masyarakat baik karena  kesenjangan  sosial maupun  yang  disebabkan persaingan usaha 5 Gangguan Keamanan Dipengaruhi  oleh  keadaan politik dan pembangunan
Adapun  kerangka  pemikiran  penelitian  ini melalui empat tahapan, yaitu tujuan, analisis, metode dan  hasil  yangdijadikan  rekomendasi  bagi  para pengambil  kebijakan  dalam  sistem  pengambilan keputusan  (Gambar  1).  Kriteria  yang  menjadi pertimbangan  dalam  pembangunan  agroindustri, meliputi:
• Kualitas (KU)
• Kebijakan (KB)
• Standarisasi (SD)
• Konflik Sosial (KS)
• Gangguan Keamanan (GK)
Sedangkan  alternatif  pengembangan  agroindustri meliputi enam aspek, yaitu:
• Sumber Daya Manusia (SDM)
• Kondusifitas Kelembagaan (KKL)
• Sumber Daya Biofisik (SDB)
• Aplikasi Teknologi (ATN)
• Akses Pasar (APS)
• Sistem Pendukung (SPD)
Pada  penelitian  ini,  penentuan  bobot  untuk menemukan kriteria yang paling penting berdasarkan pendapat  para  pakar  dilakukan  melalui  metode Fuzzy-Eckenrode .
Gambar 1. Kerangka pemikiran penelitian
Kriteria ini secara  umum terbadi dua,  yaitu kriteria  yang  bermakna  positif  (seperti  kualitas, kebijakan,  dan  standarisasi)  dan  kriteria  yang bermakna  negatif  (seperti  konflik  sosial  dan gangguan keamanan).  Kriteria  positif  sangat diharapkan  dalam  suatu  sistem  penilaian  dengan nilai  setinggi-tingginya,  sedangkan  nilai  negatif adalah  serendah-rendahnya.  Jadi  untuk  menilai sesuatu  kriteria  positif  dan  negatif  perlu  memahami karekteristik kecendrungan data yang diharapkan.
Hasil pembobotoan kriteria dengan pendekatan Fuzzy-Eckenrode dapat  dipakai  untuk analisis  lebih  lanjut  terhadap  berbagai  alternatif strategi  pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo melalui  metode Fuzzy-Topsis .  Metode Fuzzy-Topsis dilakukan  untuk  menentukan  alternatif  yang  paling utama  dari  berbagai  alternatif  yang  hendak  dicapai dalam pengembangan agroindustri  kopi Gayo. Hasil yang  diharapkan  akan  semakin  memudahkan  para pengambil  kebijakan  untuk  memutuskan  langkah- langkah strategis yang akan diimplementasikan.

## Permodelan Sistem Fuzzy-Eckenrode
Menurut  Maarif  dan  Tanjung  (2003) langkah-langkah  dalam  metode  perhitungan  bobot Eckenrode adalah responden diminta untuk melakukan  perankingan  (misalnya  ranking  dari  R1 sampai dengan Rn, dimana n ranking, j = 1, 2, 3, ...., n; ranking ke j = R j ) untuk setiap kriteria (kriteria ke i,  dinotasikan  dengan  Ki,  yang  terdapat  sebanyak  n kriteria,  i  =  1,  2,  3,  ....,  n),  sehingga  diperoleh  data seperti pada Tabel 2.  Kemudian berdasarkan P ij dan Rn-j, dilakukan penghitungan Ni:
N i =  j=1 P rij x R n-j , j = 1, 2, 3, ......, n
Total Nilai =  i=1 N i , i = 1, 2, 3, …..., n
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  bobot  kriteria Bi  (yaitu  B1,  B2,  B3,......,  Bn),  dimana  i  =  1,  2, 3,....,n, dengan menggunakan rumus:
B i = (N i /Total Nilai)
Untuk mengetahui tingkat kepentingan pada masing- masing Sub-Kriteria dalam suatu kriteria, responden juga  diminta  untuk  meranking  setiap  Sub-Kriteria dalam  suatu  kriteria.  Kemudian  dengan  prosedur yang sama dihitung juga bobot masing-masing Sub- Kriteria dalam suatu kriteria (B li , bobot Sub-Kriteria l  dalam  Kriteria  i).  Dengan  demikian,  diperoleh Bobot  Tertimbang  (BT)  dari  Sub-Kriteria  l  dalam Kriteria  i,  yaitu  BT l =  B li x  B i .  Selanjutnya,  untuk mengetahui  nilai  pada  masing-masing  kriteria, responden  diminta  untuk  menilai  dari  masing- masing Sub-Kriteria pada masing-masing Kriteria.
Penilaian masing-masing Sub-Kriteria dihitung  dengan  menggunakan  rumus  rata-rata geometrik  dari  hasil  penilaian  dari  seluruh narasumber dikalikan dengan Bobot Tertimbang dari masing-masing  Sub-Kriteria  tersebut.  Kemudian pada  masing-masing  kriteria  (K1  sampai  K5) dihitung  dengan  menjumlahkan  hasil  dari  seluruh nilai  dari  Sub-Kriteria-Sub-Kriteria  yang  terdapat pada setiap Kriteria.
Untuk  memberikan  penilaian  pembobotan oleh para pakar digunakan metode Fuzzy-Eckenrode dengan preferensi nilai seperti Tabel 3.

## Permodelan Sistem Fuzzy-Topsis
Prosedur  analisis  dengan  menggunakan metode Fuzzy-Topsis adalah sebagai berikut (Rouyendegh dan Saputro, 2014):
ANALISIS METODE Rekomendasi TUJUAN Sistem Penunjang Keputusan Pengembangan Agroindustri
Kopi Gayo Penentuan Bobot Kriteria Penentuan Alternatif Pengembangan Agroindustri Kopi Gayo Aspek Pembangunan Agroindustri Fuzzy-Eckenrode Studi Literatur Fuzzy-Topsis HASIL
………..    (1)
……….. (2) ………………………... (3)
Tabel 2. Perhitungan Bobot Kriteria Metode Eckenrode
Keterangan:
Rj =   Urutan ranking ke j, j = 1, 2, 3,.….., n.
Ki =   Jenis kriteria ke i, i = 1, 2, 3,……, n. Pij =   Jumlah responden yang memilih ranking ke j, untuk kriteria ke i Rn-j   =   Faktor  pengali  ke  j,  yang  diperoleh  dari  pengurangan  banyaknya  kriteria  atau  banyaknya rangking  (yaitu  n)  dengan  urutan  rangking  pada  kolom  tersebut.  Misal  ada  5  kriteria  maka faktor pengali pada kolom rangking ke 3 (misal j=3) adalah n-j = 5-3 =2.
Bi =   Bobot kriteria ke i
Tabel  3.  Skala  Perbandingan  Pembobotan  Antar
Kriteria Metode Fuzzy-Eckenrode Skala Keterangan Fungsi Keanggotaan TFN ~ 1 ~ 2 ~ 3 ~ 4 ~ 5 Sangat Tidak Penting Kurang Penting Netral Penting Sangat Penting 1,1,2 1,2,3 2,3,4 3,4,5, 4,5,5
1. Merangking fuzzy dari  setiap  keputusan  yang dibuat,  Dk;  (k  =  1,  2,  3,  .  .  .  ,K)  dapat direpresentasikan  sebagai  angka  segitiga fuzzy ˜Rk;  (k  =  1,  2,  3,  .  .  .  ,  K)  dengan  fungsi keanggotaan μ˜R (x).
2. Menghasilkan alternatif  yang  layak,  menentukan kriteria  evaluasi,  dan  pengaturan  kelompok pembuat  keputusan.  Diasumsikan  bahwa  ada  m alternatif, n kriteria evaluasi, dan keputusan k.
3. Memilih  variabel  linguistik  yang  tepat  dengan bobot  kepentingan  kriteria  = (𝑤 ̃ 𝑗 = 𝑙 𝑖𝑗 , 𝑚 𝑖𝑗 , 𝑢 𝑖𝑗 ) dan  peringkat  linguistik  alternatif  terhadap kriteria (𝑥̃ 𝑖𝑗 ) dalam Triangular  Fuzzy  Number
(TFN).
4. Melakukan  agregasi  bobot  dari  setiap  kriteria untuk  mendapatkan  agregat  bobot fuzzy ( 𝑤 ̃ 𝑗 ) pada  kriteria 𝐶 𝑗 dan  menentukan  nilai  agregat fuzzy dari alternatif A i pada setiap kriteria C j . 𝑥̃ 𝑖𝑗 = 1 𝑘 [𝑥̃ 𝑖𝑗 1 + 𝑥̃ 𝑖𝑗 2 +   … . + 𝑥̃ 𝑖𝑗 𝑘 ] i  =  1,  2,  ...,  m; dan j = 1, 2, ...., n         ………………....        (4) 𝑤 ̃ 𝑗 = 1 𝑘 [𝑤 ̃ 𝑗 1 + 𝑤 ̃ 𝑗 2 +   … . + 𝑤 𝑗 𝑘 ] j = 1, 2, ..., n .(5) 5. Membangun matrik keputusan fuzzy 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 𝑛 𝐷 ̃ = 𝐴 1 𝐴 2 𝐴 𝑚 [ 𝑥̃ 11 𝑥̃ 12 … 𝑥̃ 1𝑛 𝑥̃ 21 𝑥̃ 22 … 𝑥̃ 2𝑛 𝑥̃ 𝑚1 𝑥̃ 𝑚2 … 𝑥̃ 𝑚𝑛 ] ,
𝑊 ̃ = [𝑤 ̃ 1 , 𝑤 ̃ 2 …  𝑤 ̃ 𝑛 ]
i = 1, 2, ..., m; dan j = 1, 2, ...., n
6. Melakukan normalisasi matrik keputusan,
dimana:
𝑅̃ = [𝑟̃ 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 i = 1, 2, ..., m; dan j = 1, 2, ...., n.(7)
Untuk  menghitung [𝑟̃ 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 dapat  dilakukan dengan :
𝑟̃ 𝑖𝑗 = ( 𝑙𝑖𝑗 𝑈𝑗 ∗ , 𝑚𝑖𝑗 𝑈𝑗 ∗ , 𝑢𝑖𝑗 𝑈𝑗 ∗ , ) dimana 𝑈 𝑗 ∗ = max 𝑢 𝑖𝑗 ……(8)
7. Menentukan  normalisasi  bobot  dari  matrik keputusan fuzzy . Berdasarkan kepentingan berbeda  dari  setiap  kriteria,  maka  dapat  disusun keputusan fuzzy matrik normalisasi tertimbang : 𝑉̃ = [𝑣̃ 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 dengan,  i = 1, 2, ..., m; dan j = 1, 2, ...., n              ……………………………… (9) dimana : 𝑣̃ 𝑖𝑗 = 𝑟̃ 𝑖𝑗  𝑤 ̃ 𝑖𝑗 dengan,  i  =  1,  2,  ...,  m;  dan  j  = 1, 2, ...., n   ……………………………………  (10)
8. Menentukan  solusi  positif  yang  ideal fuzzy (FPIS)  S+  dan  solusi  negatif-ideal fuzzy (FNIS) S-, yaitu:
𝑆 + = (𝑣̃ 1 + , 𝑣̃ 2 + , … . , 𝑣̃ 𝑛 + ) …………………….. (11)
𝑆 − = (𝑣̃ 1 − , 𝑣̃ 2 − , … . , 𝑣̃ 𝑛 − ) …………………….. (12)
Dimana  : 𝑣̃ 𝑗 + =  max {𝑣 𝑖𝑗3 } dan 𝑣̃ 𝑗 − =  min {𝑣 𝑖𝑗1 } dengan 𝑣̃ 𝑗 merupakan bobot normalisasi TFN
9. Menghitung  jarak  nilai  antara  setiap  nilai alternatif  dengan  nilai  FPIS (fuzzy  positive  ideal solution) dan  FNIS (fuzzy  negative  ideal solution) , melalui persamaan:
𝑑 (𝐴 1 , 𝐴 2 ) =   √ 1 3 [(𝑙 1 −   𝑙 2 ) 2 + (𝑚 1 −   𝑚𝑙 2 ) 2 +
(𝑢 −   𝑢 2 ) 2 ………………………………….… (13)
𝑑 1 + =   ∑ 𝑑(𝑣̃ 𝑖𝑗 , 𝑣̃ 𝑗 + )  , 𝑖 = 1, 2, … , 𝑚 𝑛 𝑗=1 ……….  (14) 𝑑 1 − =   ∑ 𝑑(𝑣̃ 𝑖𝑗 , 𝑣̃ 𝑗 − )  , 𝑖 = 1, 2, … , 𝑚 𝑛 𝑗=1 ……….  (15)
Kriteria Ranking Nilai Bobot R 1 R 2 ...... R j ...... R n K 1 P 11 P 12 ...... P 1n N 1 B 1 K 2 P 21 P 22 ...... P 2n N 2 B 2 ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... K i P ij ...... K n P n1 P n2 ...... P mn N n B n Faktor Pengali R n-1 R n-2 ...... R n-j R n-n Total Nilai 1,00
10. Menghitung nilai koefisien kedekatan antar jarak (CCi) dan rangking sesuai dengan nilai koefisien yang diperoleh dengan persamaan:
𝐶𝐶 𝑖 = 𝑑𝑖 − 𝑑𝑖 ++𝑑 𝑖 − , 𝑖 = 1, 2, … . , 𝑚 …………… 16)
Untuk  memberikan  penilaian  pada  setiap  alternatif oleh para pakar dengan menggunakan metode Fuzzy- Topsis dengan preferensi nilai seperti Tabel 4.
Tabel  4.  Skala  perbandingan  penentuan  alternatif metode fuzzy-Topsis
Skala Linguistik TFN Sangat Tidak Penting Tidak Penting
Kurang Penting
Netral Agak Penting Penting Sangat Penting (STP) (TP) (KP) (N) (AP) (P) (SP) 0, 0, 1 0, 1, 3 1, 3, 5 3, 5, 7 5, 7, 9 7, 9, 9 9, 9, 10 Adapun tahapan
prosedur analisis dapat diilustrasikan seperti pada Gambar 2.

## Penentuan Pakar
Para  pakar  yang  diminta  pendapatnya dalam penelitian ini adalah sebanyak sepuluh orang. Pakar  merupakan  orang-orang  yang  dianggap
memiliki  kecakapan, latar belakang  yang sesuai dan pengetahuan yang mendalam berkaitan dengan objek kajian  yaitu  pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo. Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  wawancara, penyebaran  kuisioner,  pengamatan  langsung  dan sintesa  data  di  lapangan.  Para  pakar  yang berkompeten untuk memberikan keputusan memiliki kepakaran  berdasarkan  pendidikan  formal  pada bidang  yang  di  teliti,  berdasarkan  pengalaman  dan riwayat  pekerjaan,  serta  praktisi  di  bidang  yang terkait dengan kopi Gayo. Para pakar yang dimaksud dalam  penelitian  ini  adalah  dari  Dinas  Perkebunan dan  Kehutanan  Kabupaten  Aceh  Tengah,  dosen Universitas  Gajah  Putih  di  Takengon,  petani  kopi Gayo,  pedagang  pengumpul,  pengusaha  kopi  Gayo, dan pemerhati Kopi Gayo.

## Penentuan Bobot Kriteria Pengembangan Agroindustri
Bobot  kriteria  yang  diberikan  para  pakar dalam  bentuk  nilai fuzzy untuk  menilai  tingkat kepentingan  antar  kriteria  adalah  seperti  pada  Tabel 5.
Berdasarkan  data  penilaian  pakar  terhadap kriteria  penentuan  bobot  kepentingan,  maka  dapat dijabarkan  kedalam  nilai  batas  bawah  ( low ),  tengah ( medium )  dan  batas  atas  ( upper )  seperti  terangkum pada Tabel 6.
Gambar 2. Tahapan analisis metode Fuzzy-Topsis
Tabel 5. Nilai pebobotan pakar pada kriteria metode fuzzy-Eckenrode
No Kriteria Urutan 1 2 3 4 5 1 Kualitas ~ 5 ~ 2 ~ 1 ~ 1 ~ 1 2 Kebijakan ~ 4 ~ 2 ~ 2 ~ 1 ~ 1 3 Standarisasi ~ 2 ~ 1 ~ 4 ~ 2 ~ 1 4 Konflik Sosial ~ 1 ~ 2 ~ 4 ~ 2 ~ 1 5 Gangguan Keamanan ~ 4 ~ 2 ~ 1 ~ 2 ~ 1 Nilai (  kriteria-urutan) 4 3 2 1 0
Tabel 6. Nilai TFN pebobotan pakar pada kriteria metode Fuzzy-Eckenrode No Kriteria 1 2 3 4 5 Nilai Bobot l m  u l m  u l m  u l m  u l m  u 1 Kualitas
4 5 5 1 2 3 1 1 2 1 1 2 1 1 2 86 0,228 2 Kebijakan 3 4 5 1 2 3 1 2 3 1 1 2 1 1 2 82 0,217 3 Standarisasi 1 2 3 1 1 2 3 4 5 1 2 3 1 1 2 66 0,175 4 Konflik Sosial 1 1 2 1 2 3 3 4 5 1 2 3 1 1 2 64 0,169 5 Gangguan Keamanan 3 4 5 1 2 3 1 1 2 1 2 3 1 1 2 80 0,212 Nilai (  kriteria-urutan) 4 3 2 1 0 378 1,000
Selanjutnya dilakukan perhitungan nilai dan bobot  untuk  setiap  kriteria,  sehingga  dapat digambarkan suatu diagram radar seperti Gambar 3. Berdasarkan  penilaian  pakar  pada  kriteria  dengan metode Fuzzy-Eckenrode diperolehlah urutan dengan  bobot  kriteria  tertinggi  sampai  yang  paling rendah  yaitu  (1)  kualitas  (0,228),  (2)  kebijakan (0,217),  (3)  gangguan  keamanan  (0,212),  (4) Standarisasi (0,175) dan (5) Konflik Sosial (0,169).
Metode  analisis  pembobotan Eckenrode merupakan  salah  satu  metode  pembobotan  yang digunakan  untuk  menentukan  derajat  kepentingan atau  Bobot  (B)  dari  setiap  Kriteria  (K)  dan  Sub Kriteria  (SK)  yang  ditetapkan  dalam  pengambilan keputusan  (Maarif  dan  Tanjung,  2003).  Metode  ini lebih  sederhana  dan  efisien  dalam  menyelesaikan permasalahan  dalam  penentuan  bobot  kepentingan dalam  suatu  keputusan  (Salam,  2014;  Dadelo et  al., 2012; Eckenrode, 1965).  Penentuan bobot ini dinilai sangat penting karena akan mempengaruhi nilai total akhir  dari  setiap  pilihan  keputusan.  Konsep  yang digunakan  dalam  metode  pembobotan  ini  adalah dengan  melakukan  perubahan  urutan  menjadi  nilai dimana  misalnya  urutan  1  dengan  tingkat  (nilai) tertinggi dan urutan 5 dengan tingkat di terendah.

## Penentuan Prioritas Alternatif Pengembangan Agroindustri
Pada  tahap  awal  untuk  menentukan prioritas  alternatif  pengembangan  agroindustri  kopi Gayo adalah dengan merangkumkan semua pendapat para  pakar,  dimana  pendapat  tersebut  dipilih berdasarkan  nilai  modus  (angka  yang  paling  sering muncul  dari  populasi  atau  sampel)  yang  diberikan
oleh  pakar.  Selanjutnya  disusun  matrik  penilaian pakar terhadap alternatif seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Matrik penilaian pakar terhadap alternatif
Kriteria Alternatif SD M KKL
SDB ATN APS SPD KU P SP SP N KP N
KB SP SP AP AP N KP
SD SP P P P AP AP
KS P P
AP N
AP N GK AP AP P AP N AP
Data  penilaian  pakar  selanjutnya  diubah  ke dalam  data  linguistik  TFN  seperti  disajikan  pada Tabel  8.  Berikutnya  dirumuskan  matrik  bobot ternormalisasi  pada  setiap  alternatif.  Normalisasi nilai dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan (7) dan secara detail pada persamaan (8). Adapun  hasil  normalisasi  nilai  TFN  dapat  dilihat pada Tabel 9.
Kemudian  disusun  matrik  perkalian  antara bobot  kriteria  dengan  nilai  normalisasi  setiap alternatif.  Proses  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  persamaan  (9)  dan  (10).  Hasil perkalian matrik terangkum pada Tabel 10.
Tahap  berikutnya  menentukan  nilai  solusi ideal  positif  (FPIS)  S + dan  nilai  solusi  ideal  negatif (FNIS) S - . Penentuan kedua nilai perlu memperhatikan  karakteristik  data  yang  ada.  Untuk memperoleh  kedua  kelompok  nilai  ini  dapat dilakukan dengan persamaan  (11) dan (12). Adapun nilai FPIS dan FNIS terangkum pada Tabel 11.
0,228 0,217 0,175 0,169 0,212 Kualitas Kebijakan Standarisasi Konflik Sosial Gangguan Keamanan
Selanjutnya  menghitung  nilai  jarak  antara masing-masing  nilai  alternatif  dengan  nilai  solusi ideal  positif  dan  nilai  solusi  ideal  negatif.  Tahap  ini dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan
(13),  (14)  dan  (15).  Hasil  perhitungan  jarak  antar nilai  alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif  dan negatif dapat dilihat pada Tabel 12.
Gambar 3. Diagram radar bobot kriteria
Tabel 8. Matrik penilaian pakar terhadap alternatif dalam skala TFN
Kriteria Alternatif SDM KKL SDB ATN APS SPD KU (0,217, 0,228, 0,228) KB (0,212, 0,217, 0,228) SD (0,169, 0,175, 0,212) KS (0,169, 0,169, 0,175) GK (0,175, 0,212, 0,217) (7, 9, 9) (9, 9, 10) (9, 9, 10) (7, 9, 9) (5, 7, 9) (9, 9, 10) (9, 9, 10) (7, 9, 9) (7, 9, 9) (5, 7, 9) (9, 9, 10) (5, 7, 9) (7, 9, 9) (5, 7, 9) (7, 9, 9) (3, 5, 7) (5, 7, 9) (7, 9, 9) (3, 5, 7) (5, 7, 9) (1, 3, 5) (3, 5, 7) (5, 7, 9) (5, 7, 9) (3, 5, 7) (3, 5, 7) (1, 3, 5) (5, 7, 9) (3, 5, 7) (5, 7, 9)

## Tabel 9.Matrik Normalisasi Skala TFN
Kriteria Alternatif SDM KKL SDB ATN APS SPD KU (0,217, 0,228, 0,228) KB (0,212, 0,217, 0,228) SD (0,169, 0,175, 0,212) KS (0,169, 0,169, 0,175) GK (0,175, 0,212, 0,217) (0,70, 0,90, 0,90) (0,90, 0,90, 1,00) (0,90, 0,90, 1,00) (0,78, 1,00, 1,00) (0,56, 0,78, 1,00) (0,90, 0,90, 1,00) (0,90, 0,90, 1,00) (0,70, 0,90, 0,90) (0,78, 1,00, 1,00) (0,56, 0,78, 1,00) (0,90, 0,90, 1,00) (0,50, 0,70, 0,90) (0,70, 0,90, 0,90) (0,56, 0,78, 1,00) (0,78, 1,00, 1,00) (0,30, 0,50, 0,70) (0,50, 0,70, 0,90) (0,70, 0,90, 0,90) (0,33, 0,56, 0,78) (0,56, 0,78, 1,00) (0,10, 0,30, 0,50) (0,30, 0,50, 0,70) (0,50, 0,70, 0,90) (0,56, 0,78, 1,00) (0,33, 0,56, 0,78) (0,30, 0,50, 0,70) (0,10, 0,30, 0,50) (0,50, 0,70, 0,90) (0,33, 0,56, 0,78) (0,56, 0,78, 1,00)

## Tabel 10. Matrik perkalian bobot kriteria dan nilai normalisasi alternatif
Kriteria Alternatif SDM KKL SDB ATN APS SPD KU KB SD KS GK (0,15, 0,20, 0,20) (0,19, 0,20, 0,23) (0,15, 0,16, 0,21) (0,13, 0,17, 0,17) (0,10, 0,16, 0,22) (0,20, 0,20, 0,23) (0,19, 0,20, 0,23) (0,12, 0,16, 0,19) (0,13, 0,17, 0,17) (0,10, 0,16, 0,22) (0,20, 0,20, 0,23) (0,11, 0,15, 0,20) (0,12, 0,16, 0,19) (0,09, 0,13, 0,17) (0,14, 0,21, 0,22) (0,07, 0,11, 0,16) (0,11, 0,15, 0,20) (0,12, 0,16, 0,19) (0,06, 0,09, 0,14) (0,10, 0,16, 0,22) (0,02, 0,07, 0,11) (0,06, 0,11, 0,16) (0,08, 0,12, 0,19) (0,09, 0,13, 0,17) (0,06, 0,12, 0,17) (0,07, 0,11, 0,16) (0,02, 0,07, 0,11) (0,08, 0,12, 0,19) (0,06, 0,09, 0,14) (0,10, 0,16, 0,22)
Tabel 11. Nilai solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Kriteria S (+) S (-) KU (0,23, 0,23, 0,23) (0,02, 0,02, 0,02) KB (0,23, 0,23, 0,23) (0,02, 0,02, 0,02) SD (0,21, 0,21, 0,21) (0,08, 0,08, 0,08) KS (0,06, 0,06, 0,06) (0,17, 0,17, 0,17) GK (0,06, 0,06, 0,06) (0,22, 0,22, 0,22)
0.339 0,331 0,389 0,432 0,534 0.540 0,545 0,549 0,503 0,475 0,386 0,384 SDM KKL SDB ATN APS SPD d+ d-

## Tabel 12. Nilai jarak antara nilai kriteria dengan FPIS dan FNIS
Kriteria FPIS (d + ) Kriteria FNIS (d + ) SDM KKL SDB ATN APS SPD SDM KKL SDB ATN APS SPD KU KB SD KS GK 0,047 0,028 0,046 0,104 0,113 0,023 0,028 0,063 0,104 0,113 0,023 0,084 0,063 0,084 0,135 0,121 0,084 0,063 0,051 0,113 0,164 0,123 0,090 0,084 0,072 0,121 0,165 0,090 0,051 0,113 KU KB SD KS GK 0,167 0,184 0,093 0,025 0,076 0,188 0,184 0,077 0,025 0,076 0,188 0,139 0,077 0,053 0,047 0,099 0,139 0,077 0,086 0,076 0,060 0,097 0,065 0,053 0,112 0,099 0,059 0,065 0,086 0,076 d+ 0,339 0,331 0,389 0,432 0,534 0,540 d- 0,545 0,549 0,503 0,475 0,386 0,384
Untuk  mengevaluasi  nilai  jarak  kriteria dengan fuzzy positive ideal solution (FPIS) dan fuzzy negative ideal solution (FNIS) berdasarkan perbandingan  dari  d+  dan  d-  menunjukkan  aspek utama  pengembangan  agroindustri  dalam  diagram radar  (Gambar  4.)  Sebagai  contoh,  dapat  dilihat bahwa  Kondusifitas  Kelembagaan  (KKL)  memiliki nilai d+ dan d-yang menunjukkan jarak terbesar dari ideal positif dan ideal negative.
Gambar 4. Evaluasi d+ dan d-
Menurut Dashti et al. (2010) metode Topsis menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal positif  dan  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  untuk menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefinisikan  sebagai  jumlah  dari  seluruh  nilai terbaik  yang  dapat  dicapai  untuk  setiap  atribut, sedangkan  solusi  ideal  negatif  terdiri  dari  seluruh nilai  terburuk  yang  dicapai  untuk  setiap  atribut. Topsis mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi  ideal  positif  dan  jarak  terhadap  solusi  ideal negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif.
Dalam  banyak  kondisi,  data  yang  ada terkadang tidak memadai untuk permasalahan dalam kehidupan  nyata  karena  penilaian  manusia  yang termasuk  preferensi  sering  kabur  atau  kurang  jelas dan  tidak  dapat  memperkirakan  preferensinya
dengan  nilai  numerik  yang  tepat.  Ekspresi  bahasa, misalnya  rendah,  sedang,  tinggi,  dan  lain-lain dianggap  sebagai  representasi  pembuat  keputusan. Untuk  itu  diperlukan  logika fuzzy dalam  membuat keputusan pembuat preferensi yang terstruktur. Teori fuzzy membantu dalam konsep mengukur ketidakjelasan  yang  berkaitan  dengan  manusia  yang bersifat  subjektif.  Dalam  hal  ini, fuzzy mampu membantu  untuk  memperbaiki  kegagalan  yang terjadi  ketika  hanya  menggunakan  metode Topsis saja (Ningrum et al., 2012).
Tahap  akhir  metode  dari  ini  adalah menghitung  nilai  koefisien  kedekatan  ( closeness coeficient  –  CCi )  masing-masing  alternatif  dengan menggunakan persamaan (16). Dari hasil perhitungan  maka  diperoleh  ranking  nilai  dari  yang terbesar  hingga  terkecil  (Tabel  13).  Nilai  koefisien terbesar merupakan alternatif utama yang disarankan untuk  dipilih  atau  diprioritaskan  dibandingkan alternatif lainnya.
Tabel  13.  Koefisien  kedekatan  dan  rangking
alternatif Alternatif CCi Rank SDM 0,617 2 KKL 0,624 1 SDB 0,564 3 ATN 0,524 4 APS 0,420 5 SPD 0,415 6
Berdasarkan  nilai  koefisien  kedekatan (CCi),  maka  dapat  disusun  peringkat  alternatif  dari yang  terbesar  ke  yang  terkecil  adalah  (1) kondusifitas  kelembagaan  (KKL),  (2)  sumber  daya manusia (SDM), (3) sumber daya biofisik (SDB), (4) aplikasi teknologi (ATN), (5) akses pasar (APS), dan (6) sistem pedukung (SPD) (Gambar 5).
Oleh  karenanya,  dari  hasil  analisis  dengan pendekatan Fuzzy-Topsis pada  langkah-langkah diatas,  telah  diperoleh  suatu  keputusan  bahwa alternatif  utama  dan  ideal  menurut  preferensi  pakar adalah  kodusifitas  kelembagaan  (KKL).  Walaupun demikian dari analisis ini terlihat bahwa antara aspek kondusifitas  kelembagaan  (KKL)  dengan  aspek sumber  daya  manusia  (SDM)  memiliki  nilai  yang sangat  dekat,  sehingga  ini  menjadi  pertimbangan
KKL SDM SDB ATN APS SPD
tersendiri  bagi  para  pengambil  kebijakan  untuk memutuskannya.
Gambar 5. Peringkat alternatif
Beberapa  permasalahan  yang  mengemuka pada  aspek  Kondusifitas  Kelembagaan  antara  lain adalah (1)  hasil produksi rata-rata petani kopi  yang terorganisir  melalui  koperasi  lebih  tinggi  karena adanya dukungan agronomi dan teknologi, dibandingkan  dengan  petani  yang  tidak  terorganisir (Almqvist,  2011),  (2)  petani  dan  kelompok  tani selaku pelaku utama agroindustri menanggung beban risiko  mutu  paling  besar  dalam  sistem  rantai  pasok kopi  gayo  (Jaya,  2014),  (3)  kelembagaan  berperan penting  sebagai  media  penyebaran  inovasi  hasil pertanian,  sertifikasi  dan  pengelolaan  mutu  industri pangan  seperti  aplikasi  teknologi  alat  pengeringan, pemanenan, pengangkutan dan pengemasan (Hennxsy,  2003;  Budi et  al., 2009,  Silitonga;  2008, Putri et  al., 2013;  Walker,  2015),  (4)  pasar  kopi  di tingkat  petani  tidak  terintegrasi  dengan  eksportir baik  dalam  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek. Hal ini menunjukkan bahwa dalam proses penentuan harga  petani  cenderung  sebagai  penerima  harga (Putri et al., 2013; Waroko et al., 2008; Yantu et al.,
2010),  (5)  sinergisitas  pelaku  agroindustri  kopi belum  terbangun  dengan  baik  terutama  berkaitan dengan revenue  sharing ,  spesifikasi  mutu,  jumlah dan time-delevery (Jaya, 2013; Putri et al., 2013). Sementara pada aspek kualitas sumber daya manusia meliputi (1) pengembangan dan peningkatan  sdm  sangat  tergantung  pada  penyuluh pertanian  dengan  fasilitas  yang  minim  dan  jumlah petugas yang terbatas berbanding wilayah perkebunan  yang  mesti  ditangani  (Jaya,  2013, Silitonga,  2008),  (2)  kurangnya  pengembangan pemahaman  dan  manajemen  pengetahuan  dalam budidaya  kopi,  termasuk  teknologi  dan  inovasi terkini,  karena  lebih  mengandalkan  pengetahuan secara  turun  temurun  dari  keluarga  (Indra,  2011, Romano,  2009),  (3)  produktivitas  belum  optimal karena  penguasaan  teknologi  yang  kurang  dan lemahnya  ketrampilan  petani  (Bilhak  dan  Maarif, 2014,  Ibrahim  dan  Zailani,  2010;  Silitonga,  2008), (4)  kurangnya  kreatifitas  dan  inovasi  dalam pengolahan  produk  dan  industri  pengolahan  yang minim, terutama berkaitan dengan penanganan pasca panen  dan  pengolahan  awal  seperti  fermentasi,
pengolahan semi basah dan efisiensi penggunaan air (Fatma,  2011;  Bilhak  dan  Maarif,  2014),  (5) pendidikan  dan  pelatihan  secara  kontinyu  terhadap petani kopi sangat diperlukan agar kualitas produksi menjadi  lebih  baik  (Walker,  2015;  Novita,  2012; Jaya, 2014; Mujiburrahman, 2011).
Implikasi Manajerial hasil penelitian ini sangat membantu dalam pengambilan keputusan untuk pengembangan agroindustri kopi gayo di propinsi aceh. pertimbangan dalam pengambilan keputusan diperoleh  bahwa  kriteria  kualitas  produk  yang dihasilkan  menjadi  kriteria  yang  paling  utama menurut pendapat para pakar, dibandingkan kebijakan,  standarisasi,  konflik  sosial  dan  gangguan keamanan. walaupun demikian berdasarkan pembobotan melalui metode fuzzy-eckenrode terlihat bahwa  kriteria  kebijakan  dan  gangguan  keamanan menjadi  kriteria  berikutnya  yang  menjadi  penting sebagai  pertimbangan  setelah  kriteria  kualitas produk.
Berdasarkan kelima kriteria yang dipertimbangkan  melalui  metode fuzzy-eckenrode , selanjutnya  dilakukan  penentuan  alternatif  prioritas pengembangan  agroindustri  kopi  gayo  melalui metode fuzzy-topsis . hasil yang diperoleh menunjukkan  bahwa  kondusifitas  kelembagaan menjadi pertimbangan yang lebih utama dibandingkan alternatif lainnya. akan tetapi walaupun  kondusifitas  kelembagaan  merupakan alternatif  dengan  rangking  tertinggi,  namun  dalam penilaian  pakar,  alternatif  pengembangan  sumber daya  manusia  juga  sangat  terkait  erat.  ini  bermakna bahwa dalam pengembangan agroindustri kopi gayo, selain  kondusifitas  kelembagaan  yang  menjadi pertimbangan  utama,  aspek  sumber  daya  manusia juga  menjadi  urutan  berikutnya  yang  memiliki koefisiensi kedekatan yang sangat erat dengan aspek kondusifitas kelembagaan.

## KESIMPULAN DAN SARAN.

## Kesimpulan
Sistem  penunjang  keputusan  multi  kriteria untuk  pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo menggunakan  pendekatan Fuzzy-Eckenrode mampu memberikan pembobotan secara baik untuk menentukan  suatu  kriteria  tertentu,  dan  melalui pendekatan Fuzzy-Topsis dapat menemukan alternatif  utama  atau  paling  ideal  dari  sutau  sistem pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo  yang  akan dilakukan. Berdasarkan pendekatan Fuzzy- Eckenrode diperoleh penilaian bobot tertinggi adalah Kualitas dari berbagai aspek pembangunan agroindustri yang akan dilakukan, sedangkan dengan pendekatan Fuzzy-Topsis dapat  diperoleh  alternatif pengembangan  agroindustri  kopi  Gayo  yang  harus lebih  di  utamakan  adalah  pada  aspek  kondusifitas kelembagaan (KKL).

## Saran
Penelitian ini masih terbatas pada ekplorasi permasalahan  dalam  pengembangan  agroindustri kopi Gayo berdasarkan identifikasi dalam pembangunan suatu agroindustri. Penelitian lanjutan diperlukan  untuk  mengkaji  secara  komprehensif berbagai  tindakan  bagi  pengembangan  agroindustri kopi  Gayo  sehingga  menjadi  lebih  baik  lagi. Ditemukannya  persoalan  utama  yang  mengemuka berkaitan  dengan  aspek  Kondusifitas  Kelembagaan dan  aspek  Sumber  Daya  Manusia  merupakan  suatu petunjuk  bagi  penelitiansecara  mendalam  untuk menemukan langkah-langkah strategis yang diperlukan sebagai rekomendasi bagi para pengambil kebijakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[Disbun  Aceh]  Dinas  Perkebunan  Provinsi  Aceh. 2013. Prospek  Pengembangan  Kopi  Arabika Gayo  di  Kabupaten  Aceh  Tengah  dan  Bener Meriah . Aceh (ID): Disbun.
[Ditjenbun]  Direktorat  Jenderal  Perkebunan.  2011. Statistik  Perkebunan  Indonesia  2010  -  2012 . Kopi (Coffee). Jakarta, Desember 2011.
[Kementan]  Kementerian  Pertanian.  2013. Statistik Pertanian  2012  (Agricultural  Statistics). Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian. Jakarta (ID): Kementan.
Almqvist AC. 2011. Coffee, a Fair Trade? –A Study about  Fairtrade  Certified  Gayo  Cofffee Farmers  in  Aceh,  Indonesia. Department  of Horticulture,  Faculty  of  Landcape  Planning, Horticulture and Agricultural Science, Swedish  University  of  Agricultural  Sciences (SLU)
Austin  JE.  1992. Agroindustrial  Project  Analysis;
Critical  Design  Factors.  EDI  Series  in Economic Development. Baltimore and London: The Johns Hopkins University Press.
Bilhak  A,  dan  Maarif  S.  2014.  Pengembangan
Agribisnis Kopi dalam Kerangka Pembangunan Ekonomi Wilayah di Kabupaten  Aceh  Tengah. J  Teknik  PWK. 3 (2): 254-261.
Brown  JG.  1994. Agroindustrial  Investment  and Operations .  World  Bank  Institute  (WBI) development study. EDI development studies. Washington DC: World Bank.
Budi  LS,  Maa’rif  MS,  Sailah  I,  Raharja  S.  2009. Strategi  Pemilihan  Model  Kelembagaan  dan Kelayakan  Finansial  Agroindustri  Wijen. J Tek Ind Pert. 19 (2): 56-63.
Dadelo S, Turskis Z, Zavadskas EK dan Dadeline R. 2012.  Multiple  Criteria  Assessment  of  Elite Security  Personal  on  the  Basis  of  Aras  and Expert  Methods. J  Eco  Comp  Eco  Cybernet Studies Res. 46 (4): 65-88.
Dashti  Z,  Pedram  MM,  dan  Shanbehzadeh  J.  2010. A  Fuzzy  Multi-Criteria  Decision  Making
Based  Sequence  Ranking. Proceedings  of International  Multi-Conference  of  Engineers And Computer Scientists , Hong Kong.
Eckenrode  RT.  1965.  Weighting  multiple  criteria.
Mgmt Sci. 12 (3): 180-192.
Fatma  Z.  2011.  Analisis  Fungsi  Produksi  dan Efisiensi  Usaha  Tani  Kopi  Rakyat  di  Aceh Tengah. [Tesis].  Sekolah Pascasarjana IPB.
Hennexsy  DA.  2003.  Information  Asymmetry  as  a Reason  for  Food  Industry. Am  J  Agric Econom. 74 (4): 167-176. Herdyanti K. 2013. Perancangan Awal dan Analisis Kelayakan  Usaha  Pengolahan  Biji  Kopi  di Kabupaten  Bener  Meriah  Provinsi  Aceh . Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Hulupi  R,  Nugroho  D,  dan  Yusianto.  2013. Keragaan  beberapa  varietas  lokal  kopi arabika  di  dataran  tinggi  Gayo. Pelita Perkebunan. 29 (2): 69-81.
Ibrahim  HW  dan  Zailani  S.  2010.  A  review  on  the competitiveness  of  global  supply  chain  in  a coffee industry in Indonesia. Intl Bus Mgmt 4 (3): 105-115.
Indra.  2011.  Penentuan  skala  usaha  dan  analisis efisiensi  ekonomi  usaha  tani  kopi  rakyat  di kabupaten Aceh Tengah. Agrisep 12 (1): 1-8. Jaya  R.  2014.  Rancang  Bangun  Rantai  Pasok  Kopi Gayo  Berkelanjutan . (Disertasi).  Bogor  (ID): Departemen  Teknologi  Industri  Pertanian,
Sekolah Pascasarjana IPB.
Jaya R. 2013. Model pengelolaan pasokan dan risiko mutu rantai pasok  kopi Gayo. J Tek Ind Pert Indo. 5 (3): 24-32.
Maarif  MS  dan  Tanjung  H.  2003. Teknik-Teknik Kuantitatif  untuk  Manajemen. Jakarta:  PT
Gamedia Widiasarana Indonesia.
Mujiburrahman.  2011.  Sistem  jaringan  pasok  dan nilai  tambah  ekonomi  kopi  organik  (Studi kasus  di  KBQ  Baburrayan  Kabupaten  Aceh Tengah). Agrisep 12 (1): 1-10. Nasution  M.  2002. Pengembangan  Kelembagaan Koperasi  Pedesaan  Untuk  Agroindustri . Bogor: IPB Press.
Ningrum M, Sutarman, dan Sitepu R. 2010. Aplikasi metode  topsis  fuzzy  dalam  menentukan prioritas  kawasan  perumahan  di  kecamatan Percut Sei Tuan. Saintia Mat. 1 (1): 101–115. Novita  E.  2012.  Desain  proses  pengolahan  pada agroindustri  kopi  robusta  menggunakan modifikasi  teknologi  olah  basah  berbasis produksi  bersih . [Disertasi].  Bogor  (ID): Institut Pertanian Bogor.
Putri  MA.  2013.  Sistem  pemasaran  kopi  Arabika Gayo  di  Kabupaten  Aceh  Tengah  dan  Bener Meriah, Propinsi Aceh: Pendekatan structure, conduct, performance (SCP). [Thesis]. Bogor (ID):  Program  Studi  Agribisnis,  Sekolah Pascasarjana IPB.
Romano.  2009.  Kajian  sistem  agribisnis  kopi organik  di  daerah  pegunungan  Gayo. J  Apli Mjmn 7(1): 21-33.
Rouyendegh  BD,  dan  Saputro  TE.  2014.  Supplier selection  using  integrated  fuzzy  TOPSIS  and MCGP: A Case Study. Procedia - Social and Behavil Sci. 116: 3957-3970.
Salam  AR.  2014.  Analisis  penentuan  pelabuhan impor  produk  hortikultura:  aplikasi  metode eckenrode. Bul Ilmiah Litbang Perdag. 8 (1). 1-24.
Salima  R,  Karim  A,  dan  Sugianto.  2012.  Evaluasi kriteria kesesuaian lahan kopi arabika Gayo 2 di  dataran  tinggi  Gayo. J  Mjmn  Sumberdaya Lahan. 1 (2) : 194-206.
Saputra A. 2012. Desain rantai pasok kopi organik di Aceh  tengah  untuk  optimalisasi  balancing risk . [Tesis].  Bogor  (ID):  Institut  Pertanian Bogor.
Silitonga  CM.  2008.  Analisis  keunggulan  bersaing kopi  Arabika  Gayo  organik  di  Indonesia. [Tesis]. Medan (ID): Universitas Terbuka.
Walker  H.  2015.  Kopi,  cooperatives  &  compliance: a case study of fair trade in  Aceh, Indonesia. [Thesis].  School  of  Geography,  Environment &  Earth  Scinece,  Victoria  University  of Wellington.
Waroko TK, van Schalkwyk HD, Alemu ZG, Ayele
G. 2008. Producer Price and Price Transmission  in  a  Deregulated  Ethiopian Coffee Market. Ag Econ . 47 (4). http://ageconsearch.umn.edu [24 Maret
2016].
Yantu MR, Bambang J, Hermanto S, Isang G, Setia H. 2010. Integrasi pasar kakao biji perdesaan Sulawesi Tengah dengan pasar dunia. J Agro Eko. 28 (2): 201-225.