## PENENTUAN SETTING PRIORITAS PENGEMBANGAN INDUSTRI KOPI BIJI DI INDONESIA: APLIKASI MODEL GOAL PROGRAMMING
Hadi Paramu (hadiparamu.feunej@yahoo.co.id) Moh. Fathorrozi Fakultas Ekonomi Universitas Jember

## Abstract
This  research  aims  to  determine  a  priority  setting  in  the  development  of  Indonesian  coffee bean industry that can sustain the industry using Goal Programming technique. Based on the number  policies,  18  goal  programming  models  formulating  some  priority  setting  possibilities had been developed. The validation on the value of decision variables in the model showed that there are six valid models. The result suggested that (1) the development policy has to be prioritized to ensure the supply of plantation inputs, (2) the policy of conversion of Robusta areas to Arabica has to consider the economical and biological aspects, (3) the develop- ment  policy  has  to  be  directed  to  export  and  domestic  consumption  promotion  since  the industry is considered as an export maximizing and able to satisfy the domestic consumption, and  (4)  the  development  policy  has  to  consider  the  possibility  of  target  conflicts  so  that  a priority setting will not burden the industry economically.
Keywords : Coffee Bean Industry, Priority Setting, Goal Programming, Development Policy.

## PENDAHULUAN
Sektor pertanian merupakan salah satu pilar ekonomi dan memberikan kontribusi yang signif- ikan pada Gross Domestic Product (GDP) Indonesia. Namun, sumbangan sektor ini cender- ung  menurun  pada  tiga  dekade  terakhir.  Menurut  Asian  Development  Bank  (ADB,  2005), sumbangannya  pada  tahun  1980,  1990,  2000  dan  2004  adalah  24,8%,  19,41%,  15,6%,  dan 15,39%,  masing-masing.  Meskipun  kontribusinya  menurun,  nilai  sektor  pada  GDP  meningkat setidaknya untuk pada beberapa tahun terakhir, dari Rp 53.056 trilliun pada 1990 menjadi Rp 66.209 trilliun pada tahun 1999 dengan menggunakan harga konstan 1993, dan pada tahun 2004 menjadi Rp 252.293 trilliun dengan menggunakan harga konstan 2000.
Salah  satu  komoditas  pertanian  utama  di  Indonesia  adalah  kopi  yang  telah  memberikan kontribusi  pendapatan  ekspor  kepada  negara.  Nilai  ekspor  kopi  biji  berfluktuasi  pada  peri- ode 1990 – 2003. Tetapi pada 13 tahun terakhir, nilai ekspor cenderung menurun dari USS 697 juta pada 1994, US$ 369 juta pada 1999, US$ 319 juta pada 2000, dan menjadi US$ 251 juta pada  2003  (ADB,  2005).  Penurunan  pendapatan  ekspor  ini  salah  satunya  disebabkan  oleh relatif rendahnya tingkat produksi.
Pada  pasar  dunia,  Indonesia  merupakan  produsen  kopi  biji  terbesar  keempat  di  dunia setelah  Brazil,  Colombia,  dan  Vietnam.  Menurut  International  Coffee  Organization  (2006), Indonesia dilaporkan menghasilkan kopi biji 6.750 bags (atau 6,25% dari produksi dunia). Se- mentara  itu,  tingkat  produksi  kopi  biji  Brazil,  Colombia,  dan  Vietnam  adalah  32.994 bags (30,49%), 11.550 bags (10,69%), dan 11.000 bags (10,18%), masing-masing.
Produksi kopi biji Robusta berkembang dari 415.413 ton pada 1992 menjadi 525.573 ton pada tahun  2002  sedangkan  produksi  kopi  biji  Arabika  juga  meningkat  dari  24.903  ton  menjadi 43.543  ton  pada  periode  yang  sama  (Departemen  Pertanian,  2006).  Secara  rata-rata,  63 persen dan 64 persen dari kopi Arabika dan kopi Robusta, masing-masing, yang diproduksi oleh  petani,  perkebunan  milik  pemerintah,  dan  perkebunan  milik  swasta  diekspor  (Hadi, 2002). Hal ini mengindikasikan bahwa industri kopi biji Indonesia secara dominan dipengaruhi oleh kinerja pasar dunia.
Perkembangan  harga  dan supply kopi  biji  dunia  menunjukkan  bahwa  harga  pasar  dunia akan  tertekan  dan  fluktuatif  pada  tahun-tahun mendatang  karena  kencenderungan  pen- ingkatan supply .  Karena  kinerja  pasar  domestik  tidak  terinsulasi  dari  ketidakstabilan  pada harga  dunia,  perkembangan  di  pasar  dunia  akan  tertransmisikan  ke  pasar  domestik.  Aki- batnya, kecenderungan penurunan harga dunia akan menyebabkan penurunan harga ko- pi  biji  di  pasar  domestik.  Dengan  demikian,  fluktuasi  harga  pasar  dunia  tidak  saja  akan mempengaruhi  pendapatan  ekspor  tetapi  juga  akan  mempengaruhi  harga  dan  produksi kopi biji di Indonesia.
Situasi perkembangan kinerja pasar kopi biji dunia menunjukkan bahwa perencanaan pem- bangunan  industri  ini  merupakan  hal  yang  sangat  krusial  saat  ini.  Secara  lebih  spesifik, penyesuaian  aktivitas  ekonomi  yang  merespons  perubahan  pasar  dunia  yang  tidak menguntungkan  dan  yang  bisa  menstimulasi  perkembangan  industri  ini  sangat  diperlukan. Salah  satu  aspek  penting  dalam  perencanaan  pembangunan  industri  kopi  biji  adalah penetapan  tujuan-tujuan  dan  prioritas  pengembangan.  Artikel  ini bertujuan untuk  menen- tukan setting prioritas  pengembangan  industri  kopi  biji  Indonesia  yang  menjamin  kesinam- bungan hidup industri ini.

## LANDASAN TEORI
Penelitian ini menggunakan model Goal Programming (GP) untuk menentukan set prioritas pengembangan industri kopi biji. GP merupakan aplikasi khusus dari Linear Programming (LP) yang  dikembangkan  oleh  Charnes  dan  Coopers  pada  1961  dan  Lee  dan  Ignazio  pada 1970an.  Teknik  GP  merupakan  salah  satu  teknik  dalam mathematical  programming yang tidak  bekerja  atas  dasar  “optimasi”  tetapi  “pemuasan”  tujuan.  Secara  umum,  aplikasi  GP dalam dunia nyata lebih cocok karena pada kenyataannya seringkali pengembangan sua- tu aktivitas ekonomi tidak didasarkan pada satu tujuan tetapi lebih dari satu tujuan.
Menurut  Render  dan  Stair  (2000:  492),  perbedaan  mendasar  dari  GP  terhadap  LP  terletak pada fungsi tujuan dan eksistensi deviational variables . Fungsi tujuan dalam GP adalah sela- lu minimisasi dari jumlah deviational variables . Sementara, deviational variables merupakan ekspresi dari penyimpangan penyimpangan dari target (tujuan) yang ditetapkan. Pada da- sarnya, deviational variables terbagi menjadi dua, yaitu penyimpangan dibawah target dan penyimpangan diatas target. Dengan demikian, jika deviational variables dapat diminimisasi maka tujuan-tujuan yang ditetapkan sudah tercapai, dan sebaliknya.
Taha (1998:354) membedakan dua macam GP, yaitu GP dengan tujuan tanpa dengan bo- bot (tanpa prioritas), dan GP dengan prioritas. Jenis GP pertama beberapa tujuan diasumsi- kan memiliki tingkat prioritas yang sama tetapi memiliki bobot  (penalty) ketidaktercapaian yang berbeda-beda. Sementara jenis GP kedua mengasumsikan bahwa setiap tujuan mem- iliki prioritas-prioritas yang berbeda. Solusi terbaik untuk tujuan dengan prioritas tertinggi akan dicapai  terlebih  dahulu  dan  baru  kemudian  prioritas  yang  lebih  rendah  berikutnya. Penelitian ini akan menggunakan jenis GP yang kedua.
Sebagai aplikasi dari LP, penggunaan model GP dalam pengembangan suatu industri atau sektor  harus  mencakup  beberapa  elemen,  yaitu  (1)  deskripsi  perilaku  ekonomi  para  pro- dusen,  (2)  deskripsi  tentang  fungsi  produksi  atau  teknologi  yang  mengkaitkan  output  dan input, (3) deskripsi dari factor endowment , (4) spesifikasi lingkungan pasar, dan (5) spesifikasi kebijakan yang berlaku (Hazell dan Norton, 1986). Pada dasarnya, elemen-elemen tersebut bersifat basic . Pada tingkat tertentu, beberapa spesifikasi bisa dijadikan elemen tambahan untuk memperkaya model.
Sementara  itu,  McCarl  dan  Spreen  (1980)  menyatakan  bahwa  aspek  yang  harus  dipertim- bangkan dalam penggunaan LP ataupun GP, yaitu (1) aspek empirik, (2) spesifikasi dinamik, (3) spesifikasi ekonomi, (4) validasi, dan (5) komputasi. Aspek empirik berkaitan dengan ag-
gregasi  dari  perilaku  individual.  Spesifikasi  dinamik  berhubungan  dengan time  frame yang digunakan dalam model. Spesifikasi ekonomi berkaitan dengan reaksi aktivitas ekonomi ter- hadap perubahan harga, risiko, dan fenomena ekonomi lainnya. Validasi berkaitan dengan pengujian sejauhmana solusi  yang dihasilkan oleh model LP atau GP mendekati situasi  riel. Komputasi berkaitan dengan eksistensi perangkat lunak, seperti program QM, QSB, dan LIN- DO, yang memudahkan dalam perhitungan untuk memperoleh solusi.
Secara  umum,  LP  dan  GP  dapat  disebut  dengan mathematical  programming .  Aplikasi mathematical programming telah secara ekstensif dilakukan oleh beberapa peneliti. Samu- elson  (1952)  mengaplikasikannya  untuk  menemukan  harga  komoditas  ekuilibrium  dengan menggunakan konsep net social payoff . Kajian ini kemudian diikuti oleh Hazell dan Scandiz- zo  (1974)  dan  Simon  dan  Pomareda  (1975).  Kedua  kajian  ini  selain  menggunakan  konsep ekuilibrium  pasar  juga  memasukkan  unsur  risiko  dalam  model mathematical  programming . Sumbangan terbesar dari kedua kajian ini terletak pada dimasukkannya komponen (varia- bel) yang bersifat non linier dalam model sebagai representasi dari fenomena ekonomi yang tidak selalu bersifat linier.

## Perkembangan Aplikasi Model Goal Programming
Aplikasi mathematical programming telah secara ekstensif dilakukan oleh beberapa peneli- ti.  Samuelson  (1952)  mengaplikasikannya  untuk  menemukan  harga  komoditas  ekuilibrium dengan menggunakan konsep net social payoff . Kajian ini kemudian diikuti oleh Hazell dan Scandizzo  (1974)  dan  Simon  dan  Pomareda  (1975).  Kedua  kajian  ini  selain  menggunakan konsep  ekuilibrium  pasar  juga  memasukkan  unsur  risiko  dalam  model mathematical  pro- gramming . Sumbangan terbesar dari kedua kajian ini terletak pada dimasukkannya kompo- nen  (variabel)  yang  bersifat  non  linier  dalam  model  sebagai  representasi  dari  fenomena ekonomi yang tidak selalu bersifat linier.
Schniederjans  (1995)  mengivestigasi  daur  hidup  ( life  cycle )  dari  penelitian  yang menggunakan pendekatan GP. Investigasi ini didasarkan pada publikasi artikel pada jurnal, tidak  termasuk  buku, proceeding ,  dan working  paper .  Battacharya  (2000)  menggunakan sequential GP untuk mendapatkan solusi optimal dari penggunaan sumber daya pertanian padi,  seperti  tenaga  kerja, bullock-pair ,  mesin,  listrik, seedbed  preparation ,  transplantasi, weeding , panen, dan tresshing , untuk petani marjinal (kurang dari satu hektare), petani kecil (kurang dari dua hektare), petani menengah (kurang dari empat hektare), dan petani besar (empat hektare atau lebih). Algorithma sequential GP pada dasarnya didasarkan pada so- lusi sequential dari LP biasa. Kasana dan Kumar (2003) mengelaborasi suatu algorithma yang di-sebut  dengan grouping  algorithm untuk Linear  Goal  Programming  Problem (LGPP).  Ada dua situasi analisis dalam LGPP. Pertama, pengambil keputusan sudah menentukan prioritas untuk berbagai tujuan dan solusi  optimal untuk  LGPP akan ditemukan oleh grouping algo- rithm .  Kedua,  pengambil  keputusan  tidak  menentukan  prioritas  pada goal  constraints dan pengambil keputusan ingin mengetahui prioritas yang harus diberikan pada goals sehingga jumlah goals tercapai banyak (maksimum).
Sharma, Gosh, dan Mattion (2003) mengaplikasikan konsep GP dengan fungsi penalty ( pen- alty function ) untuk menyelesaikan persoalan transshipment pada perusahaan pengilangan minyak.    Sharma  et  al.  menambahkan  tiga marginal  penalty pada  kelompok  prioritas dengan target lebih besar atau sama dengan dan kelompok prioritas dengan target lebih kecil atau sama dengan. Pada dasarnya, aplikasi marginal penalty ini sama dengan persoa- lan  GP  dengan  penggunaan  angka  tertimbang  ( weighting )  pada  tujuan  dengan  prioritas yang sama.
Pendaraki, Doumpos, Zopounidis (2004) mengaplikasikan model GP untuk mengembangkan portfolio pada berbagai mutual fund . Model GP dikembangkan untuk dua kelompok mutual fund : kelompok mutual fund berkinerja tinggi (memiliki tingkat return lebih besar dari tingkat
return pasar plus) dan kelompok mutual fund berkinerja rendah (memiliki tingkat return lebih rendah dari tingkat return pasar plus).
Balteiro  dan  Romero  (2004)  menggunakan discrete GP  untuk  pengelolaan  hutan  secara berkesinambungan. Mereka menggunakan beberapa kriteria forest sustainability , yakni net present  value ,  volume  produksi  kayu,  persediaan  akhir,  produktivitas  kayu  yang  stabil,  ke- bijakan, area hutan yang tidak boleh tebang, kombinasi tanaman dalam area tebang, rasio antara volume tebang dan tanaman, usia rotasi rata-rata, net carbon , dan rata-rata area tebang. Ada 14 sistem kehutanan ( forestry system ) yang akan dievaluasi berdasarkan kriteria tersebut.  Mereka  menemukan  dua  kelompok  ranking  dari  14  sistem  yang  diuji,  yakni  der- dasarkan konsep maximum aggregate achievement dan most balanced achievement .
Biswas  dan  Pal  (2005)  mengaplikasikan Fuzzy  Goal  Programming (FGP)  untuk  pemodelan dan pemecahan masalah penggunaan lahan pada sektor pertaninan dalam rangka opti- malisasi  produksi  berbagai  komoditas  dalam  satu  tahun  perencanaan.  Dalam  FGP,  fungsi kendala  tujuan  ditentukan  berdasarkan  batas  atas  ( upper  limit )  dan  batas  bawah  ( lower limit ) dari tingkat aspirasi. Gladish, Jones, Tamiz, dan Terol (2005) mengaplikasi model GP un- tuk  membantu  praktisi  keuangan  dalam  menentukan mutual  fund  portfolio yang  tepat. Model yang dikembangkan oleh Gladish et.al (2005) diarahkan untuk mengatasi persoalan ketersediaan  data  yang  pada  saat  pengambilan  keputusan  financial  dilakukan.  Untuk mengatasi  situasi  ini,  Gladish  et.al  mengembangkan  suatu  pemodelan  tiga  tahap  yang didasarkan pada pada model multi indeks dan mempertimbangkan berbagai kemungkinan skenario pasar. Pada tahap pertama, mereka menggunakan Principal Component Analysis (PCA)  dan  analisis  sensitivitas.  PCA  dimaksudkan  untuk  mengurangi  beberapa  item  angka (indeks) ekonomi dan keuangan makro yang bisa dijadikan dasar untuk melakukan prediksi risk dan return .  Kemudian,  mereka  meregresikan  tingkat mutual  fund  return individual dengan faktor yang dihasilkan oleh PCA. Pada tahap kedua, mereka melakukan pemilihan portfolio menggunakan teknik fuzzy .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  pendekatan  eksperimentasi.  Pendekatan  ini  dilakukan dengan cara melakukan perubahan  urutan prioritas pengembangan industri kopi biji di In- donesia.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  berkaitan  dengan  jumlah  areal tanaman  kopi,  tingkat  produktivitas  kopi,  kebijakan  pengembangan  industri  kopi  yang ditetapkan  pemerintah,  dan  lain-lain.  Data  ini  diperoleh  dari  berbagai  sumber,  seperti  De- partemen Pertanian.
Analisis data dibagi menjadi empat tahap. Berikut ini adalah rincian dari setiap tahap.
Tahap pertama : formulasi Goal Programming
Tahap ini merupakan tahap paling dasar dalam analisis. Fenomena ekonomi pada industri kopi biji akan direpresentasikan dengan suatu variabel keputusan. Koefisien-koefisien dalam model akan diestimasi  dengan menggunakan data sekunder  yang ada. Berikut ini adalah spesifikasi dari model Goal Programming untuk industri kopi biji:
(a) fungsi tujuan:
Minimumkan:     
I i I i i i d d
dimana: d _ merepresentasikan penyimpangan dibawah target (tujuan), d + merepresentasi- kan penyimpangan diatas target (tujuan), i adalah urutan target (tujuan), mulai dari 1, 2, ..., I
(b) fungsi kendala:
Fungsi kendala terdiri dari kendala produksi dan pemasaran. Kendala produksi pada industri kopi  biji  terdiri  dari  kendala  sumber  daya,  kendala  peremajaan  tanaman,  dan  kendala teknologi produksi. Berikut ini adalah detail dari kendala produksi.

## Kendala Sumber Daya
                  3 1 3 1 ' ' 3 1 ' 3 1 3 1 ' ' 3 1 ' j j rt njRt rjt pjRt rjt j djRt rjt j j njAt rjt pjAt rjt j djAt rjt b H D H D H D H D H D H D
dimana: D rjt = vektor sumber daya r yang digunakan oleh petani j per Ha pada periode t; H djAt = vektor area kopi Arabika rusak (dalam Ha) pada petani j pada periode t ; H djRt = vektor area kopi Robusta rusak (dalam Ha) pada petani j pada periode t ; H pjAt =  vektor  area  tanaman  kopi  Arabika  menghasilkan  (dalam  Ha)  pada  petani j pada periode t ; H pjRt =  vektor  area  tanaman  kopi  Robusta  menghasilkan  (dalam  Ha)  pada  petani j pada periode t ;
H njAt =  vektor  area  tanaman  kopi  Arabika  belum  menghasilkan  (dalam  Ha)  pada  petani j pada periode t ; H njRt = vektor  area  tanaman  kopi  Robusta  menghasilkan  (dalam  Ha)  pada  petani j pada periode t ; b rt = jumlah sumber daya r yang tersedia pada periode t ;
Kendala Peremajaan Tanaman H njAt  H djAt + H njAt , untuk semua j H njRt  H djRt + H njRt , untuk semua j H njAt  H djA(t+3) + H njAt , untuk semua j H njRt  H djR(t+3) + H njRt , untuk semua j H djAt  a djAt b rt , untuk semua j H djRt  a djRt b rt , untuk semua j dimana: a djAt = persentase of tanaman kopi Arabica yang rusak pada petani j periode t ; a djR = persentase of tanaman kopi Robusta yang rusak pada petani j periode t ; b rt = vektor tanah yang tersedia pada periode t .
Kendala Teknologi Produksi
   3 1 j pAt pjAt jAt Q H d    3 1 j pRt pjRt jRt Q H d
dimana: d jAt = vektor produktivitas per hektar kopi Arabica petani j periode t ; d jRt = vektor produktivitas per hektar kopi Robusta petani j periode t ; Q pAt = total kuantitas produksi kopi Arabika (dalam ton) pada periode t ; Q pRt = total kuantitas produksi kopi Robusta (dalam ton) pada periode t ;
Kendala  pemasaran  terdiri  dari  keseimbangan  komoditas  dan  keterbatasan  ekspor.  Detail dari kendala tersebut adalah sebagai berikut:

## Keseimbangan Komoditas
Q xAt + Q dAt + Q sAt+1  Q pAt + Q sAt
Q xRt + Q dRt + Q sRt+1  Q pRt + Q sRt dimana: Q xAt = total kuantitas kopi Arabika yang diekspor pada periode t ; Q xRt = total kuantitas kopi Robusta yang diekspor pada periode t ; Q dAt = total kuantitas kopi Arabika yang dikonsumsi didalam negeri pada periode t ; Q dRt = total kuantitas kopi Robusta yang dikonsumsi didalam negeri pada periode t ; Q sAt = total kuantitas stock kopi Arabika pada awal periode t ; Q sAt+1 = total kuantitas stock kopi Arabika pada awal periode t+1 ; Q sRt = total kuantitas stock kopi Robusta pada awal periode t ; Q sRt+1 = total kuantitas stock kopi Robusta pada awal periode t+1 ;
Keterbatasan Ekspor
Q xAt  E At Q xRt  E Rt
dimana:
E At = export limit kopi Arabica pada periode t ; E At = export limit kopi Robusta pada periode t .
Tahap kedua : penyusunan beberapa set prioritas
Tahap ini merupakan tahap formulasi prioritas. Input untuk menentukan banyaknya prioritas adalah menggunakan kebijakan pemerintah dalam pembangunan industri kopi biji. Selain itu,  formulasi  tujuan  juga  akan  dikaitkan  dengan  kendala-kendala  yang  ada.  Dengan demikian, semua kendala yang ada akan menjadi goal constraint .
Tahap ketiga : tahap analisis/simulasi set prioritas
Tahap ini adalah tahap untuk memperoleh hasil (nilai) dari variabel keputusan dalam model pada tahap pertama. Dari setiap set prioritas akan diperoleh satu set hasil.
Tahap keempat : penentuan set prioritas yang terbaik
Tahap ini dimaksudkan untuk membandingkan hasil pada set prioritas yang telah diperoleh pada  tahap  ketiga.  Penentuan  set  prioritas  terbaik  didasarkan  pada  kriteria  banyaknya goals yang tercapai dalam suatu set prioritas tertentu. Pada akhirnya, tahap ini akan mem- berikan urutan set prioritas mulai dari yang terbaik hingga yang terjelek.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara  garis  besar,  kebijakan  pengembangan  yang  telah  diambil  oleh  pemerintah  (Dirjen Bina Pengolahan dan Pemasaran Hasil Pertanian, 2003) disajikan pada Tabel 1. Secara lebih spesifik,  terdapat  18 goals yang  akan  disimulasikan  dalam  model goal  programming .  Ada dua macam fungsi kendala dalam formulasi model, yakni fungsi kendala tujuan ( goal con- straint )  dan  fungsi  kendala  teknis  ( technical  constraint ).  18 goal  constraints yang  pertama berkaitan dengan prioritas pengembangan industri kopi yang akan dipertimbangkan atau disimulasikan. Goal  constraint pertama  sampai  kedelapan  berkaitan  dengan  kebijakan pengembangan  pertama  pada  Tabel  1,  yakni  untuk  menghindari  adanya  kekurangan pasokan bahan tanam termasuk penggunaan sumber daya yang ada, seperti ketenagaan dan pupuk.
Goal  constraint kesembilan,  kesepuluh,  dan  kesebelas  berkaitan  dengan  kebijakan pengembangan kedua pada Tabel 1, yakni (a) meningkatkan konsumsi kopi Arabika di da- lam  negeri  setidaknya  sama  dengan  tingkat  konsumsi  pada  tahun  2004,  (b)  menghindari adanya peningkatan luas area TR, dan (c) mengupayakan agar luas area TBM setidaknya mampu menggantikan luas area TR, masing-masing.
Goal  constraint keduabelas  berkaitan  dengan  kebijakan  pengembangan  ketiga,  yakni mengupayakan agar total area untuk kopi Arabika setidaknya mencapai 30% dari total la- han  kopi. Goal  constraint ketigabelas  dan  keempatbelas  merupakan  representasi  dari  ke- bijakan  pengembangan  konsumsi  kopi  domestik,  yaitu  (a)  meningkatkan  konsumsi  kopi Arabika  di  dalam  negeri  setidaknya  sama  dengan  tingkat konsumsi  pada  tahun  2004  dan (b) meningkatkan konsumsi kopi Robusta di dalam negeri setidaknya sama dengan tingkat konsumsi pada tahun 2004, masing-masing.
Goal  constraint keenambelas  dan  ketujuhbelas  berkaitan  dengan  kebijakan  pengem- bangan kelima, yaitu (a) meningkatkan kuantitasi Ekspor kopi Arabika setidaknya mengala- mi  pertumbuhan  5%  per  tahun  dan  (b)  Meningkatkan  kuantitasi  Ekspor  kopi  Robusta  setid- aknya mengalami pertumbuhan 5% per tahun, masing-masing. Goal constraint ketujuhbelas dan  kedelapanbelas  merepresentasikan  kebijakan  pengembangan  keenam,  yaitu  untuk menghindari  penyusutan  produksi  dan  produktivitas  kopi  Arabika  dan  Robusta,  masing- masing.
Technical  constraint pertama,  kedua,  dan  ketiga  merupakan  kendala  yang  berkaitan dengan  peremajaan  tanaman  kopi  Arabika  untuk  petani,  perkebunan  milik  pemerintah, dan perkebunan milik swasta, secara berurutan. Technical constraint keempat, kelima, dan keenam  merupakan  kendala  yang  berkaitan  dengan  peremajaan  tanaman  kopi  Robusta untuk petani, perkebunan milik pemerintah, dan perkebunan milik swasta, secara berurutan. Technical  constraint ketujuh  dan  kedelapan  merupakan  kendala  teknologi  produksi  untuk kopi  Arabika dan kopi  Robusta, masing-masing. Technical constraint kesembilan dan kese- puluh  merupakan  kendala  keseimbangan  komoditas  kopi  Arabika  dan  Robusta,  masing- masing. Technical  constraint kesebelas  merupakan  kendala  yang  berkaitan  dengan  luas areal TR untuk kopi Arabika dan Robusta.
Tabel 1:  Penterjemahan Kebijakan Pemerintah Dalam Pembangunan Industri Kopi Biji Indo- nesia Menjadi Pernyataan Yang Dapat Diukur Secara Matematis
No. Kebijakan Penterjemahan Kebijakan 1. Keterpaduan Sub Sistem Agribisnis, termasuk penguatan kegiatan sub sistem agribisnis hulu dan sub sistem pendukung
a. Menghindari adanya kekurangan pasokan bahan tanam, termasuk penggunaan sumber daya yang ada.
2. Pengendalian  Konversi  Tanaman  Kopi ke Tanaman Lain a. Menghindari adanya penyusutan luas area TBM dan TM b. Menghindari adanya peningkatan luas area TR
c. Mengupayakan agar luas area TBM setidaknya mampu menggantikan luas area TR 3. Pengembangan Kopi Arabika a. Mengupayakan agar total area untuk kopi Arabika setidaknya mencapai 30% dari total lahan kopi
4. Peningkatan Konsumsi Kopi Domestik
a. Meningkatkan konsumsi kopi Arabika di dalam negeri setidaknya sama dengan tingkat konsumsi pada tahun
2004
b. Meningkatkan konsumsi kopi Robusta di dalam negeri setidaknya sama
dengan tingkat konsumsi pada tahun 2004
5. Menjaga  pangsa  pasar  ekspor  di  USA, Uni Eropa, dan Jepang; Terobosan Pasar Baru;  Kerjasama  Bilateral  dan  Multi- lateral;  Penguatan  kegiatan  sub  sistem agribisnis hilir
a. Meningkatkan kuantitasi Ekspor kopi Arabika setidaknya mengalami per- tumbuhan 5% per tahun;
b. Meningkatkan kuantitasi Ekspor kopi Robusta setidaknya mengalami per- tumbuhan 5% per tahun;
6. Penguatan  kegiatan  sub-sistem  agri- bisnis  usaha  tani  dan  pemberdayaan petani dan kelembagaannya Menghindari penyusutan produksi dan produktivitas

## Penyusunan Beberapa Set Prioritas
Berdasarkan pada berbagai kebijakan pengembangan yang ada, 18 tujuan atau kebijakan pengembangan diformulasikan. Penyusunan set prioritas dilakukan dengan rancangan ter- tentu  sehingga  semua  tujuan  atau  kebijakan  pengembangan  dapat  ditempatkan  pada prioritas  pertama.  Dengan  demikian,  ada  18  set  prioritas  yang  dikembangkan  dalam penelitian ini. Setiap skenario set prioritas direpresentasikan oleh satu model goal program- ming .

## Analisis/Simulasi Set Prioritas
Setiap set prioritas memberikan satu set hasil, yakni nilai variabel keputusan, analisis prioritas, dan  analisis  kendala.  Tabel  2  menyajikan  detail  dari  hasil  analisis/simulasi.  Sebelum  analisis lebih lanjut dilakukan, validasi terhadap solusi (nilai) variabel keputusan perlu dilakukan. Val- idasi  ini  dapat  didasarkan  pada  rasionalitas  nilai  variabel  keputusan  yang  dihasilkan  oleh setiap model. Secara spesifik, validasi model akan didasarkan pada adanya kesesuaian so- lusi (nilai) tersebut dengan realita. Pada dasarnya, solusi dari vaiabel keputusan seharusnya tidak  sama  dengan  nol.  Hasil  validasi  menunjukkan  bahwa  ada  beberapa  model  yang memiliki solusi (nilai) yang tidak sesuai dengan realita. Dengan demikian, model tersebut tid- ak dapat dipertimbangkan dalam evaluasi penentuan set prioritas terbaik. Model yang di- maksud  adalah  model  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,  15,  16,  17,  dan  18.  Selanjutnya,  analisis  akan difokuskan pada model yang valid, yaitu model 1, 10, 11, 12, 13, dan 14.

## Analisis Prioritas dan Kendala
Pencapaian  prioritas  ( priority  achievement )  dan  analisis  kendala  ( constraint  analysis )  dari model yang valid disajikan pada Tabel 3.

## Penentuan Set Prioritas Yang Terbaik
Tahap  ini  merupakan  tahap  akhir  dalam  analisis  data.  Tahap  dimaksudkan  untuk  mem- bandingkan hasil pada set prioritas yang telah diperoleh pada tahap ketiga dengan cara memilih model terbaik berdasarkan pada (1) kriteria banyaknya goals yang tercapai dalam suatu set prioritas tertentu dan (2) nilai variabel keputusan yang terbaik.
Ada  tiga  model  terbaik  berdasarkan  pada  kriteria  banyaknya goals yang  tercapai,  yaitu Model 10, Model 11, dan Model 1. Kriteria pertama dalam penentuan setting prioritas terbaik mengarahkan  bahwa  Model  10  merupakan  set  prioritas  yang  paling  banyak  mencapai tujuan kebijakan pengembangan industri kopi biji di Indonesia sehingga skenario urutan pri- oritas pengembangan seperti pada Model 10 merupakan skenario terbaik.

## Tabel 2: Nilai Variabel Keputusan Pada Berbagai Model
Goal Programming Keterangan Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 Total area tanaman ru- sak kopi Arabika 36.465,8 - - - - - - - - Total area tanaman ru- sak kopi Robusta 98.273,3 134.739,1 134.739,0 134.739,0 134.739,0 134.739,0 134.739,0 134.739,0 134.739,0 Total area tanaman be- lum menghasilkan kopi Arabika 35.107,7 35.108,0 35.108,0 35.108,0 35.108,0 35.108,0 35.108,0 35.108,0 - Total area tanaman be- lum menghasilkan kopi Robusta 158.883,0 158.883,0 158.883,0 158.883,0 158.883,0 158.883,0 158.883,0 158.883,0 134.739,0 Total area tanaman menghasilkan kopi Arabika 228.897,7 265.363,3 265.363,2 265.363,2 265.363,3 265.363,3 265.363,3 265.363,3 300.471,3 Total area tanaman menghasilkan kopi Ro- busta 744.414,2 707.948,6 707.948,7 707.948,6 707.948,9 707.948,9 707.948,8 707.948,8 732.092,8 Kuantitas produksi kopi Arabika 86.981,1 100.838,0 100.838,0 100.838,0 100.838,0 100.838,0 100.838,0 100.838,0 114.179,1 Kuantitas produksi kopi Robusta 315.631,6 300.170,2 300.170,3 300.170,2 300.170,3 300.170,3 300.170,3 300.170,3 310.407,3 Kuantitas kopi Arabika yang dikonsumsi di da- lam negeri 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 Kuantitas kopi Robusta yang dikonsumsi di da- lam negeri 97.380,0 97.380,0 97.380,0 97.380,0 97.380,0 97.380,0 97.380,0 97.380,0 97.380,0 Kuantitas kopi Arabika yang diekspor 36.035,0 36.035,0 36.035,0 36.035,0 36.035,0 36.035,0 36.035,0 36.035,0 36.035,0 Kuantitas kopi Robusta yang diekspor 218.251,6 202.790,2 202.790,3 202.790,2 202.790,3 202.790,3 202.790,3 202.790,3 213.027,3
Dilanjutkan pada halaman berikut ini.

## Tabel 2: Lanjutan
Keterangan Model 10  Model 11  Model 12  Model 13  Model 14  Model 15  Model 16  Model 17  Model 18 Total area tanaman ru- sak kopi Arabika 77.906,0 105.253,1 112.332,7 112.332,7 112.332,7 134.739,0 134.739,0 134.739,0 134.739,0 Total area tanaman ru- sak kopi Robusta 56.833,0 88.737,9 149.231,6 149.231,6 149.231,6 - - - - Total area tanaman be- lum menghasilkan kopi Arabika 35.108,0 35.108,0 35.108,0 35.108,0 35.108,0 35.108,0 35.108,0 - 35.108,0 Total area tanaman be- lum menghasilkan kopi Robusta 99.631,0 158.883,0 121.988,1 121.988,1 121.988,1 103.349,4 103.349,4 138.457,4 145.070,4 Total area tanaman menghasilkan kopi Arabika 123.763,2 123.763,2 123.763,2 123.763,2 123.763,2 70.404,2 70.404,2 70.404,2 (0,0) Total area tanaman menghasilkan kopi Ro- busta 632.793,2 632.793,2 632.793,2 632.793,2 632.793,2 996.620,6 996.620,6 996.620,7 996.620,6 Kuantitas produksi kopi Arabika 47.030,0 47.030,0 47.030,0 47.030,0 47.030,0 47.030,0 47.030,0 47.030,0 0,0 Kuantitas produksi kopi Robusta 268.304,3 268.304,3 268.304,3 268.304,3 268.304,3 627.871,0 627.871,0 627.871,0 627.871,0 Kuantitas kopi Arabika yang dikonsumsi di da- lam negeri 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 10.820,0 - Kuantitas kopi Robusta yang dikonsumsi di da- lam negeri 97.380,0 97.380,0 97.380,0 97.380,0 97.380,0 456.946,7 456.946,7 97.380,0 97.380,0 Kuantitas kopi Arabika yang diekspor 36.035,0 36.035,0 36.035,0 34.319,0 36.035,0 36.035,0 36.035,0 36.035,0 - Kuantitas kopi Robusta yang diekspor 170.924,3 170.924,3 170.924,3 170.924,3 170.924,3 170.924,3 170.924,3 530.491,0 530.491,0

## Tabel 3: Analisis Prioritas dan Kendala Pada Model Yang Valid
Kebijakan Pengem- bangan Model 1 Model 10 Model 11 Model 12 Model 13 Model 14 Prioritas  Capaian  Prioritas  Capaian  Prioritas  Capaian  Prioritas  Capaian  Prioritas  Capaian  Prioritas  Capaian Kebijakan 1 1 T 10 T 11 T 12 d+ 13 d+ 14 D+ Kebijakan 2 2 T 11 T 12 T 13 T 14 T 15 T Kebijakan 3 3 T 12 T 13 T 14 T 15 T 16 T Kebijakan 4 4 d+ 13 T 14 T 15 T 16 T 17 T Kebijakan 5 5 T 14 T 15 T 16 T 17 T 18 T Kebijakan 6 6 T 15 T 16 T 17 T 18 T 1 T Kebijakan 7 7 T 16 T 17 T 18 T 1 T 2 T Kebijakan 8 8 T 17 T 18 T 1 T 2 T 3 T Kebijakan 9 9 T 18 d- 1 d- 2 d- 3 d- 4 d- Kebijakan 10 10 T 1 T 2 d+ 3 d+ 4 d+ 5 D+ Kebijakan 11 11 d+ 2 T 3 T 4 d- 5 d- 6 d- Kebijakan 12 12 T 3 T 4 T 5 T 6 T 7 T Kebijakan 13 13 T 4 T 5 T 6 T 7 T 8 T Kebijakan 14 14 T 5 T 6 T 7 T 8 T 9 T Kebijakan 15 15 T 6 T 7 T 8 T 9 T 10 T Kebijakan 16 16 T 7 T 8 T 9 T 10 T 11 T Kebijakan 17 17 T 8 T 9 T 10 T 11 T 12 T Kebijakan 18 18 d- 9 d- 10 d- 11 d- 12 d- 13 d-
Keterangan:
Keb   1: Menghindari kekurangan ketenagaan
Keb 2: Menghindari kekurangan supplai herbisida  Keb 3: Menghindari kekurangan supplai Urea
Keb   4: Menghindari kekurangan supplai TSP
Keb 5: Menghindari kekurangan supplai SP36/PC Keb 6: Menghindari kekurangan supplai KCL Keb   7: Menghindari kekurangan supplai Pupuk Organik Keb 8: Menghindari kekurangan supplai Insektisida/fungisida Keb 9: Menghindari penyusutan TBM dan TM Keb 10: Menghindari peningkatan TR Keb 11: Mencapai tingkat TBM = TR Keb 12: Mengupayakan total area untuk kopi
Arabika  setidaknya  mencapai  30%  dari total lahan kopi
Keb 13: Meningkatkan konsumsi kopi Arabika dalam  negeri  setidaknya  sama  dengan tingkat konsumsi pada tahun 2004
Keb 14: Meningkatkan konsumsi kopi Robusta dalam  negeri  setidaknya  sama  dengan tingkat konsumsi pada tahun 2004 Keb 15: Meningkatkan Ekspor kopi Arabika setidaknya mengalami pertumbuhan 5% per tahun Keb 16: Meningkatkan Ekspor kopi Robusta setidaknya  mengalami  pertumbuhan  5% per tahun Keb 17: Menghindari penyusutan produksi dan produktivitas kopi Arabika Keb 18: Menghindari penyusutan produksi dan produktivitas kopi Robusta T: tercapai d-: tidak tercapai karena underachievement d+: tidak tercapai karena overachievement
Namun  demikian,  jika  memperhatikan  nilai  variabel  keputusan  yang  ada,  Model  10  dan  11 memberikan nilai variabel keputusan yang relatif sama. Perbedaan terjadi pada nilai total area TR untuk kopi Arabika dan Robusta dan total area TBM untuk kopi Robusta (lihat Tabel  2). Di sisi lain, Model 1 memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan keduanya (Model 10 dan Model 11) pada beberapa aspek, yaitu (a) memiliki total area TR kopi Arabika yang lebih sedikit, (b) memiliki total area TBM untuk kopi Robusta lebih banyak, (c) memiliki total area TM untuk ko- pi Arabika dan Robusta lebih luas, (d) memiliki kuantitas produksi kopi Arabika dan Robusta lebih banyak,  dan  (e)  memeliki  kuantitas  kopi  Robusta  yang  diekspor  lebih  banyak.  Kedua  kriteria yang digunakan dalam hal ini bersifat antagonis satu sama lain. Namun, karena kriteria kedua merupakan  kriteria  yang  memiliki  nilai  ekonomi  yang  lebih  baik  bagi  industri  kopi  Indonesia, Model 1 dapat dikatakan sebagai model terbaik. Dengan demikian, secara keseluruhan setting prioritas pengembangan industri kopi biji seperti pada Model 1 merupakan urutan yang relatif terbaik (ideal).

## Pembahasan
Hasil analisis menunjukkan bahwa Model 1 merupakan model yang paling terbaik karena selain model ini menghasilkan setting prioritas yang banyak mencapai target yang ditetapkan, model ini  juga  memberikan  beberapa  keunggulan  ekonomi  dibandingkan  dengan  model  lainnya. Dengan demikian, urutan prioritas pengembangan industri kopi biji adalah  (1) kebijakan untuk menghindari  kekurangan    ketenagaan,  (2)  kebijakan  untuk  menghindari  kekurangan  supplai herbisida,  (3)  kebijakan  untuk  menghindari  kekurangan  supplai  urea,  (4)  kebijakan  untuk menghindari  kekurangxan  supplai  TSP;  (5)  kebijakan  untuk  menghindari  kekurangan  supplai SP36/PC,  (6)  kebijakan  untuk  menghindari  kekurangan  supplai  kcl,  (7)  kebijakan  untuk menghindari  kekurangan  supplai  pupuk  organik,  (8)  kebijakan  untuk  menghindari  kekurangan supplai insektisida/fungisida, (9) kebijakan untuk menghindari penyusutan TBM dan TM, (10) ke- bijakan  untuk  menghindari  peningkatan  TR,  (11)  kebijakan  untuk  mencapai  tingkat  TBM  =  TR, (12) kebijakan untuk mengupayakan agar total area untuk kopi arabika setidaknya mencapai 30%  dari  total  lahan  kopi,  (13)  kebijakan  untuk  meningkatkan  konsumsi  kopi  arabika  di  dalam negeri  setidaknya  sama  dengan  tingkat  konsumsi  pada  tahun  2004,  (14)  kebijakan  untuk meningkatkan konsumsi kopi robusta di dalam negeri setidaknya sama dengan tingkat konsumsi pada tahun 2004, (15) kebijakan untuk meningkatkan kuantitas ekspor kopi arabika setidaknya mengalami  pertumbuhan  5%  per  tahun,  (16)  kebijakan  untuk  meningkatkan  kuantitas  ekspor kopi  robusta  setidaknya  mengalami  pertumbuhan  5%  per  tahun,  (17)  kebijakan  untuk menghindari  penyusutan  produksi  dan  produktivitas  kopi  arabika,  dan  (18)  kebijakan  untuk menghindari penyusutan produksi dan produktivitas kopi robusta;
Output  pada  Model  1  memberikan  beberapa  implikasi  strategis  bagi  pembangunan  industri kopi biji, yaitu:
a. Kebijakan  pembangunan  industri  kopi  biji  diprioritaskan  pada  ketersediaan  supplai  input perkebunan
Secara  keseluruhan,  kebijakan  yang  diarahkan  untuk  menghindari  kekurangan  ketersediaan supplai  input  perkebunan  tercapai  pada setting prioritas  yang  disusun  pada  Model  1. Setting prioritas pada Model 1 dikembangkan dengan menempatkan kebijakan tersebut sebagai ke- bijakan pada prioritas-prioritas pertama.
Hasil  ini  memberikan  informasi  bahwa  kebijakan  tersebut  merupakan  kebijakan  yang  cukup penting. Dalam prakteknya, ketersediaan input bagi kegiatan perkebunan kopi pada dasarnya merupakan  suatu  keharusan.  Oleh  karena  itu,  kepastian  dalam  ketersediaan  merupakan  hal yang  perlu  diprioritaskan.  Hal  ini  berarti  pemerintah  harus  memberikan  perhatian  khusus  ter-
hadap  manajemen  persediaan  input  perkebunan  (terutama  pupuk)  sehingga  kelangkaan  in- put tidak terjadi untuk industri kopi biji. Di sisi lain, hasil ini juga mengimplikasikan bahwa industri kopi  biji  harus  melakukan  kemitraan  atau  bahkan  integrasi  secara  vertikal  dengan  industri penghasil input sehingga kepastian supplai input ini dapat terjamin.
b. Kebijakan  konversi  lahan  kopi  Robusta  menjadi  lahan  kopi  Arabika  harus  mengkaji  aspek ekonomi dan biologi.
Kebijakan  konversi  lahan  kopi  Robusta  menjadi  lahan  kopi  Arabika  merupakan  salah  satu  ke- bijakan  tercapai  dalam  Model  1.  Secara  model,  dampak  langsung  dari  kebijakan  ini  adalah adanya  peningkatan  produksi  kopi  Arabika  dan  adanya  penurunan  produksi  kopi  Robusta. Namun  demikian,  karena  model  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  mengasumsikan bahwa  faktor-faktor  lain  yang  berpengaruh  terhadap  kebijakan  ini  dianggap  konstan,  imple- mentasi kebijakan ini harus mempertimbangkan aspek ekonomi dan aspek biologi.
Dalam model, aspek ekonomi seperti harga kopi (baik harga domestik dan harga dunia) dan biaya  konversi  tidak  secara  langsung  dimasukkan  dalam  formulasi  model.  Oleh  karena  itu, perhitungan  ekonomi  terhadap  terutama  pada  harga  domestik  dan  harga  dunia  perlu  dil- akukan dalam implementasi kebijakan ini. Hal ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah kon- versi lahan kopi Robusta menjadi lahan kopi  Arabika menghasilkan perubahan ekonomi yang positif bagi industri kopi biji atau tidak.
Dalam model, aspek biologi seperti kelayakan lahan untuk dikonversi, perubahan musim, hama, dan  penyakit  tanaman  tidak  dimasukkan  dalam  formulasi.  Hal  ini  berarti  bahwa  output  yang dihasilkan  sepenuhnya  menganggap  aspek  ini  bersifat  konstan.  Sebagai  konsekuensinya,  im- plementasi kebijakan ini harus memperhatikan aspek ini terutama dari sisi kelayakan lahan untuk dikonversi.
c. Kebijakan pembangunan industri kopi biji menuju peningkatan ekspor dan konsumsi di da- lam negeri
Output Model 1, dan bahkan juga model-model lain yang valid, menunjukkan bahwa industri kopi  biji  bersifat export  maximising dan  mampu  memenuhi  permintaan  dalam  negeri.  Ke- cenderungan export  maximising dalam  realitanya  terjadi  karena  harga  kopi  di  pasar  dunia relatif lebih tinggi daripada harga kopi di pasar dunia. Kecenderungan yang sama juga terjadi pada tingkat konsumsi kopi di dalam negeri, yakni kuantitas konsumsi yang ditargetkan cender- ung bisa tercapai.
Hasil ini memberikan implikasi bahwa pembangunan industri  kopi biji menuju peningkatan ek- spor dan konsumsi di dalam negeri perlu dilakukan. Upaya peningkatan ekspor bisa diarahkan pada beberapa negera pengkonsumsi yang potensial dan menjalin kerja sama untuk memper- tahankan pangsa pasar ekspor di beberapa negara potensial.
Untuk  tingkat  konsumsi  di  dalam  negeri,  beberapa  upaya  dapat  dilakukan  untuk  meningkat- kannya.  Pertama,  industri  kopi  biji  dapat  melakukan  integrasi  vertikal  dengan  para  produsen kopi  bubuk  sehingga  tingkat  konsumsi  institusional  oleh  produsen  kopi  bubuk  di  dalam  negeri dapat ditingkatkan. Kedua, pemerintah dan lembaga terkait (seperti Pusat Penelitian Kopi dan Kakao Indonesia) melakukan pengembangan produk derivasi dari kopi biji yang sehat sehingga masyarakat tidak ragu-ragu untuk meminum kopi.

## SIMPULAN
Model goal programming dapat dijadikan sebagai decision support system untuk menentukan setting prioritas program/kebijakan pengembangan pada industri kopi biji di Indonesia. Bebera- pa  informasi  tentang  pengembangan  industri  dapat  dimasukkan  dalam  formulasi  model  dan dengan  menggunakan  alghoritma goal  programming solusi  (nilai)  variabel  keputusan  dan ketercapaian  target  dapat  diperoleh.  Namun  demikian,  ada  beberapa  hal  yang  harus mendapatkan  perhatian  berkaitan  dengan  aplikasi  model  ini  untuk  pengambilan  keputusan, yaitu model ini tidak mempertimbangkan secara spesifik  (1) faktor  ekonomi  (seperti harga ko- moditas  dan  biaya  produksi)  dan  (2)  faktor  biologi  (kelayakan  lahan  untuk  dikonversi,  peru- bahan musim, hama, dan penyakit tanaman).

## KETERBATASAN PENELITIAN
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan, antara lain:
a. Hasil  analisis  data  didasarkan  pada  asumsi  bahwa  fungsi  tujuan  dan  fungsi  kendala  die- skrepsikan dalam bentuk persamaan/pertidaksamaan yang bersifat linier. Pada praktiknya, kedua fungsi tersebut dapat bersifat non-linier. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya seha- rusnya mempertimbangkan non-linieritas pada kedua fungsi;
b. Aplikasi model GP dalam penelitian ini tidak mempertimbangkan faktor ekonomi makro dan faktor biologi/agronomi perkebunan kopi. Oleh karena itu, aplikasi hasil analisis data untuk merumuskan  kebijakan  pengembangan  harus  disikapi  secara  arif  dengan  mempertim- bangkan kedua faktor.
c. Aplikasi  model  GP  difokuskan  pada  satu  tahun  penanaman  tertentu.  Dalam  praktiknya, tanaman kopi adalah tanaman tahunan yang berproduksi secara multi-tahun. Oleh karena itu, pengembangan model GP sebaiknya melingkupi periode secara multi-tahun pula.

## DAFTAR PUSTAKA
Asian Development Bank. 2005. Key Indicators of Developing Asian and Pacific Countries: Indo- nesia .  Diambil  dari  www.adb.org/document/books/key_inducators/2005/pdf/INO.pdf pada tanggal 21 Juni 2006.
Balteiro,  LD.  dan  Romero,  C.  2004.  Sustainability  of  Forest  Management Plans:  A  Discrete  Goal Pogramming Approach. Journal of Environmental Management . Volume 71. pp. 351-359.
Battacharya, A. 2000. A Multiple-Criteria Problem for Optimal Management of Farm Resources Under Uncertainty: A Case Study. International Journal of System Science . Volume 31. Nomor 6. pp 699-703.
Biswas,  A  dan  Pal,  BB.  2005.  Application  of  Fuzzy  Goal  Programming  Technique  to  Land  Use Planning  in  Agricultural  System. Omega  the  International  Journal  of  Management  Sci- ence . Volume 33. pp. 391-398.
Direktorat Jenderal Perkebunan. 2006. Statistik Perkebunan Indonesia 2003-2005 Kopi. Departe- men Pertanian.
Direktorat  Jendral  Bina  Produksi  Perkebunan.  2003.  Kebijakan  dan  Strategi  Pembangunan Perkopian  Nasional. Warta  Pusat  Penelitian  Kopi dan  Kakao  Indonesia .  Volume  19.  No- mor 1. pp 1-8.
Gladish, BP., Jones, DF., Tamiz, M. dan Terol, AB. 2005. An Interactive Three-Stage Model for Mu- tual Fund Portfolio Selection. Omega the International Journal of Management Science . Diambil dari www.elsevier.com/locate/omega, tanggal 29 Juni 2006.
Hadi Paramu. 2002. Effects of Market Change and Government Policies on the Indonesian Cof- fee Bean Industry . Unpublished Ph.D. Dissertation. University of the Philippines Los Baños, College, Laguna.
Hazell,  P.B.R.and  P.L  Scandizzo.  1974.  Competitive  Demand  Structure  under  Risk  in  Agricultural Linear Programming Models. American Journal of Agricultural Economics 56 (2): 235-244.
Kasana,  HS  dan  Kumar,  KD.  2003.  Grouping  Algorithm  for  Linear  Goal  Programming  Problem. Asia-Pacific Journal of Operation Research . Number 20. pp 191-220.
McCarl, Bruce A. and Thomas H. Spreen. 1980. Price Endogenous Mathematical Programming as a Tool for Sector Analysis. American Journal of Agricultural Economics 62 (1): 87-102.
Pendaraki, K, M. Doumpos, dan C. Zopounidis. 2004. Towards a Goal Programming Methodology Constructing  Equity  Mutual  Fund  Portfolios. Journal  of  Asset  Management .  Volume  4. Nomor 6. pp 415-428.
Render, Barry, And Ralph M. Stair, Jr. 2000. Quantitative Analysis for Management . Seventh Edi- tion, Prentice Hall International, Inc.
Samuelson, Paul A. 1952. Spatial Price Equilibrium and Linear Programming. American Economic Review . Vol. 42. pp. 283-303.
Schniederjans, MJ. 1995. The Life Cycle of Goal Programming Research as Recorded in Journal Articles. Operation Research Forum . Volume 43. Nomor 3. pp 551-557.
Sharma, DK, D. Gosh, dan DM. Mattion. 2003. An Aplication of Goal Programming with Penalty Function to Transhipment Model. International Journal of Logistic: Research and Applica- tion . Vol. 6. No. 3. pp 125-136
Simmons,  Richard  L.  and  Carlos  Pomareda.  1975.  Equilibrium  Quantity  and  Timing  of  Mexican Vegetable Exports. American Journal of Agricultural Economics 57 (3): 472-479.
Taha,  Hamdy  A.  1998. Operation  Research  An  Introduction .  Sixth  Edition.  International  Edition. Prentice-Hall International, Inc. Singapore.