## TREN PRODUKSI DAN PERDAGANGAN NEGARA-NEGARA PRODUSEN KOPI TERBESAR DI DUNIA DAN IMPLIKASINYA BAGI INDONESIA 1
Trends in the Production and Trade of the Main Coffee-Producing Countries in the World and Its Implication for Indonesia
Muhammad Ibnu 1* , Novi Rosanti 2 1,2 Universitas Lampung, Jl. Prof. Dr. Soemantri Brojonegoro No. 1, Bandar Lampung 35145, Indonesia Email: muhammad.ibnu@fp.unila.ac.id
Naskah Diterima: 18/07/2022; Naskah Direvisi: 20/09/2022; Disetujui Diterbitkan: 30/09/2022; Diterbitkan Online: 30/12/2022

## Abstrak
Sistem  produksi  dan  perdagangan  kopi  di  dunia  telah  berubah  dalam  dua  dekade  terakhir. Namun,  jarang  studi  yang  mengaitkan  perubahan  tersebut  secara  langsung  dengan  tren produksi dan perdagangan negara-negara penghasil kopi.  Penelitian ini bertujuan untuk (1) memprediksi  tren  produksi  dan  perdagangan  di  sepuluh  negara  produsen  kopi  terbesar  di dunia, dan (2) mengidentifikasi jalan ( pathway ) yang berpotensi meningkatkan keberlanjutan ( sustainability )  produksi dan  perdagangan kopi Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan  data time  series FAOSTAT  (1993  -  2020)  yang  diproyeksikan  10  tahun  (sampai  2030)  dengan metode double  exponential  smoothing .  Penelitian  ini  memprediksi  bahwa  produksi  dan perdagangan kopi dunia akan semakin dinamis. Beberapa negara (seperti Guatemala, Brazil, dan Ethiopia)  diprediksi akan memperluas areal kopinya dengan tingkat pertumbuhan yang cukup  signifikan,  sementara  negara  lain  (seperti  Vietnam  dan  Kolombia)  diprediksi  akan mengejar  pertumbuhan  yang  tinggi  dalam  hal  nilai  ekspor  biji  kopi  olahannya.  Selain  itu, beberapa  negara  (seperti  Meksiko,  Peru,  dan  Indonesia)  diprediksi  akan  lebih  fokus  pada konsumsi domestik dalam negerinya. Dinamika tersebut memiliki implikasi pada produksi dan perdagangan  kopi  Indonesia.  Namun,  Indonesia  secara  makro  memiliki  modal  institusional yang  relatif  baik,  yaitu  lingkungan  pendukung  untuk  investasi  (misalnya  dalam  hal  ukuran pasar, ketersediaan infrastruktur, dan keterbukaan perdagangan) yang berpotensi mendukung keberlanjutan produksi dan perdagangan kopinya.
Kata Kunci: Indonesia, Kopi, Tren Produksi dan Perdagangan, Produsen Kopi Dunia

## Abstract
The  world’s  coffee  production  and  trade  system  has  changed  in  the  last  two  decades. However,  studies  rarely  link  these  changes  directly  to  the  trends  in  the  production  and trade  of  coffee-producing  countries.  This  study  aims  to  (1)  predict  the  trends  in  the production  and  trade  of  the  ten  largest  coffee-producing  countries  in  the  world,  and  (2) identify  potential pathways to  increase the  sustainability of Indonesian  coffee  production and trade. This study used time series data from FAOSTAT (1993 to 2020) and is projected in the next 10 years (until 2030) using the double exponential smoothing method.  The study predicts  that  the  world’s  coffee  production  and  trade  would  be  more  dynamic.  Some countries (e.g., Guatemala, Brazil, and Ethiopia) are predicted to expand their coffee area with a fairly significant growth rate, while other countries (e.g., Vietnam and Colombia) are predicted  to  pursue  high  growth  in  the  export  value  of  their  processed  coffee  beans.  In addition, several countries (e.g., Mexico, Peru, and Indonesia) are predicted to focus more on  domestic  consumption  for  their  local  markets.  These  dynamics  have  implications  for Indonesian  coffee  production  and  trade.  However,  Indonesia  has  relatively  good
https://doi.org/10.55981/bilp.2022.5
Published by The National Research and Innovation Agency. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )
institutional capital at the macro level, which has the potential to  support the sustainability of the country’s coffee production and trade.
Keywords: Indonesia, Coffee, Trends in Production and Trade, World Coffee Producer JEL Classification : Q1, Q110, Q170

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu dari  sepuluh  negara  produsen  kopi terbesar  di  dunia.  Pada  tahun  2015- 2020,  Indonesia  rata-rata  menghasilkan biji kopi hijau ( green bean ) sebesar 711,3 ton  per  tahun,  dan  menempati  posisi keempat sebagai produsen kopi terbesar di  dunia  setelah  Brazil  (3.103,5  ton  per tahun), Vietnam (1.587,1 ton per tahun), dan  Kolombia  (838,2  ton  per  tahun) (Gambar 1).
Gambar  1.  Produksi  Rata-Rata  10 Negara  Penghasil  Kopi  Terbesar (2015-2020)
Sumber: FAOSTAT (2022), diolah
Sebelumnya Indonesia
merupakan produsen kopi nomor dua di dunia,  namun  sejak  sekitar  tahun  1999 Vietnam telah menggeser posisi
Indonesia. Karena produktivitas tanaman kopinya  yang  cenderung  membaik, Kolombia juga kembali melampaui Indonesia  setelah  sempat  tertinggal antara  tahun  2009-2012  (FAOSTAT, 2022).
Gambar  2.  Nilai  Ekspor  Rata-Rata  10
Negara Produsen Kopi Terbesar (2015-2020)
Sumber: FAOSTAT (2022), diolah
Negara-negara  produsen  kopi empat  besar  dunia  (Brazil,  Vietnam, Kolombia, dan Indonesia) secara konsisten juga bertindak sebagai negara pengekspor  kopi  empat  besar  dunia (Gambar  2).    Pada  tahun  2015-2020, rata-rata nilai ekspor kopi Brazil,
Vietnam, Kolombia, dan Indonesia berturut-turut  mencapai  1.356,7  juta
0.00 500.00 1,000.00 1,500.00 2,000.00 2,500.00 3,000.00 3,500.00 ton 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00 1,000.00 1,200.00 1,400.00 1,600.00 juta USD
USD,  748,1  juta  USD,  678,3  juta  USD dan  368,9  juta  USD  (FAOSTAT,  2022). Namun, konsistensi tersebut tidak berlaku  untuk  negara  lain,  misalnya Ethiopia  yang  berada  dalam  urutan kelima  dalam  jumlah  produksi  kopinya, tetapi  posisinya  turun  menjadi  ketujuh dalam hal nilai ekspor kopinya.
Meskipun bertindak sebagai penghasil dan pengekspor kopi terbesar di  dunia,  beberapa  negara  (te      rmasuk Indonesia)  juga  merupakan  pengimpor kopi  yang  signifikan  (Gambar  3).  Dalam kurun  waktu  2015-2020,  Indonesia mengimpor  kopi  dengan  nilai  rata-rata sebesar  42,62  juta  USD,  menempati posisi  kedua  setelah  Meksiko  dengan nilai rata - rata impor sebesar   57,9 juta
Gambar 3. Rata-Rata Nilai Impor Kopi 10 Negara Produsen Kopi Terbesar di Dunia (2015-2020)
Sumber: FAOSTAT (2022), diolah
USD. Saat ini, Indonesia mengimpor kopi dalam  bentuk  ekstrak  kopi  atau coffee extract (68,55%),  biji  kopi  hijau  atau green  bean (26,37%),  kopi  olahan  atau coffee  roasted (4,92%),  dan  kulit  kopi atau produk substitusi yang mengandung kopi (0,16%). Indonesia mulai mengimpor  kopi  ekstrak  dan  olahan sejak  tahun  1962  dan  mulai  mengimpor biji  kopi  hijau  sejak  tahun  1975  dengan jumlah yang cenderung meningkat (FAOSTAT, 2022).
Sistem produksi dan perdagangan kopi di dunia telah mengalami perubahan dalam dua   dekade     terakhir    (Voora et al., 2019).
Beberapa  studi  mengaitkan  perubahan tersebut  dengan  perubahan  preferensi konsumen  internasional  untuk  kopi (misalnya,  Abraham  &  Diller,  2019; Cotter et al., 2021; De Pelsmacker et al., 2005;  Mokrysz,  2016).  Beberapa  studi lain  mengaitkan  perubahan  tersebut dengan  adanya  persyaratan  tambahan bagi  produsen  untuk  mengakses  pasar kopi global, seperti standar dan sertifikasi (lihat  misalnya,  Dietz  et  al.,  2021; Fischer, 2021; Grabs, 2020; Meemken et al.,  2021).  Namun,  jarang  studi  yang mengaitkan  perubahan  tersebut  secara langsung  dengan  tren  produksi  dan perdagangan  negara-negara  produsen kopi.  Beberapa  studi  telah  mencoba melakukan  itu,  tetapi  hanya  fokus  pada
- 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 juta USD
satu negara (Caldarelli, 2019; Kangile et al.,  2021)  atau  pada  ekspor  saja (Rahardjo  et  al.,  2020;  Winingsih  & Septiani, 2022).
Oleh  karena  itu,  Penelitian  ini bertujuan  untuk  (1)  memprediksi  tren produksi  dan  perdagangan  di  sepuluh negara produsen kopi terbesar di dunia, dan  (2) mengidentifikasi  jalan  ( pathway ) yang  berpotensi  untuk  meningkatkan keberlanjutan  ( sustainability )  produksi dan perdagangan kopi Indonesia. Penelitian ini penting karena tiga alasan. Pertama,  kebijakan  terkait  perubahan produksi  dan  perdagangan  tampaknya dilakukan  oleh  masing-masing  negara secara  terpisah.  Oleh  karena  itu, implikasi  yang  mungkin  terjadi  bagi Indonesia bisa dilihat dan/atau diprediksi bila  tren  produksi  dan  perdagangan negara-negara tersebut dievaluasi. Kedua,  perubahan  orientasi/kebijakan produksi dan perdagangan oleh negara- negara  produsen  kopi  terbesar  (baik secara kolektif maupun individual) mungkin  memiliki  implikasi  besar  pada produksi dan perdagangan kopi Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini relevan  bagi stakeholder kopi  Indonesia agar  bisa  mempertimbangkan  langkah- langkah  yang  tepat  sedini  mungkin. Ketiga, penelitian ini memberikan perhatian pada indikator-indikator makro (ekonomi)  di  negara-negara  produsen
kopi  dengan  argumen  bahwa  indikator- indikator  makro  tersebut  berhubungan dengan aktivitas produksi dan perdagangan.  Dengan  demikian,  jalan ( pathway ) menuju keberlanjutan ( sustainability ) produksi dan perdagangan  kopi  Indonesia  bisa  lebih diselaraskan dengan perbaikan indikator- indikator makro tersebut.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini memanfaatkan  data sekunder FAOSTAT, diakses bulan Juni 2022 dari situs web FAO (https://www.fao.org/faostat). Data sekunder  yang  digunakan  merupakan data time  series (tahun  1993  sampai dengan  tahun  2020)  dan  diproyeksikan 10 tahun ke depan (sampai 2030). Data FAOSTAT  digunakan  karena  empat alasan. Pertama, data FAOSTAT bersumber dari  data resmi ( official data ) negara-negara  yang  bersangkutan  atau berasal  dari  institusi  lain  yang  dianggap terpercaya  oleh  FAO.  Kedua,  data time series yang tersedia di FAOSTAT cukup lengkap, dapat digunakan untuk analisis tren  jangka  panjang  (25  tahun  bahkan lebih).  Ketiga,  FAOSTAT  memberikan kemudahan bagi  peneliti  dalam mencari data  melalui  model  pencarian  yang interaktif  yang  bisa  disesuaikan  dengan kebutuhan.  Keempat,  data  FAOSTAT tersedia untuk keperluan analisis
148 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL.16 No.2, Desember 2022
dan/atau  perbandingan  antar  sektor, antar negara, dan antar regional.
Tujuan pertama penelitian dicapai dengan analisis time series data sekunder  dari  sepuluh  negara  produsen kopi  terbesar  di  dunia.  Analisis time series ditujukan untuk mengevaluasi tren dan/atau  tingkat  pertumbuhan  tahunan ( compounding annual-growth rate ) terkait aspek-aspek produksi (hasil panen, luas lahan/areal  tanam,  dan  produktivitas kopi)  dan  aspek-aspek  perdagangan (ekspor dan impor kopi serta perkembangan pasar domestik).
Metode  analisis time  series yang digunakan  adalah double  exponential smoothing dan dikalkulasi dengan software pengolah data Minitab versi 19.
Metode double  exponetial  smoothing memberikan  perkiraan  yang  lebih  tepat saat  data memiliki tren  (khususnya  data jangka  panjang)  dan  tidak  memiliki komponen musiman (Mills, 2019; Minitab 19  Statistical  Software,  2019).  Metode double exponential smoothing menggunakan  komponen  level  dan komponen tren pada setiap periode, dan menggunakan dua bobot (disebut parameter pemulusan), untuk memperbarui  komponen  pada  setiap periode (Mills, 2019; Minitab 19 Statistical  Software,  2019).  Persamaan double  exponential  smoothing adalah sebagai berikut:
L t = α Y t + (1 – α ) [ L t –1 + T t –1 ] T t = γ [ L t – L t –1 ] + (1 – γ ) T t –1 Ŷ t = L t –1 + T t –1
L t merupakan level pada waktu t; α adalah bobot pada level; T t merupakan tren pada waktu t; γ bobot untuk tren; Y t adalah  nilai  data  pada  waktu  t; Ŷ t merupakan nilai kesesuaian ( fitted value ) untuk  perkiraan  ke  depan  pada  waktu t. Untuk  bobot  yang  optimal,  minitab menggunakan  model auto-regressive integrated moving average atau  ARIMA (0,2,2),  untuk  meminimalkan  tingkat kesalahan (Minitab 19 Statistical Software, 2019).
Metode double exponential smoothing telah digunakan dalam berbagai  penelitian  di  sektor  pertanian, misalnya  untuk  memprediksi  produksi (Airlangga et al., 2019) dan harga beras (Talwar & Goyal, 2019), memperkirakan produksi  gandum  (Asif  Masood  et  al., 2018) dan curah hujan
(Dhamodharavadhani & Rathipriya,
2019). Metode double exponential smoothing juga banyak digunakan untuk penelitian  di  sektor  lain  misalnya  untuk memprediksi  emisi  CO2  di  sektor transportasi  (Alhindawi  et  al.,  2020), memproyeksi  permintaan  tabung  gas elpiji  PT  Pertamina  (Aziza,  2022),  dan memperkirakan kasus Covid-19 di Indonesia (Harini, 2020).
Tren Produksi dan Perdagangan ..., Muhammad Ibnu, Novi Rosanti | 149
Dalam  penelitian  ini,  metode double exponential smoothing digunakan karena  menunjukkan  kesesuaian  yang cukup  baik  dengan  data,  yaitu  secara visual  grafik  data  aktual  sejajar  dan hampir  berimpitan  dengan  grafik  data proyeksi.  Selain  itu,  secara  statistik indikator  kesalahan  atau error (yaitu , Mean Absolute Percentage Error/MAPE, Mean  Absolute  Deviation/MAD ,  dan Mean  Square  Error/MSE )  lebih  rendah daripada  metode  analisis time  series lainnya,  seperti  metode decomposition , moving  average,  single  exponential smoothing ,  dan  metode Winter .  Hal  ini sejalan  dengan  hasil-hasil  penelitian terdahulu (lihat misalnya Alhindawi et al., 2020;  Aziza,  2022;  Harini,  2020)  yang memperlihatkan bahwa double exponential smoothing sesuai untuk data yang bersifat tren tanpa musiman. Untuk data  yang  memiliki  sifat  tren  musiman ( seasonal trend ), metode decomposition (Nava  et  al.,  2018;  Zhang  et  al.,  2017) dan  metode Winters lebih  sesuai (Navarro  &  Navarro,  2019;  Trull  et  al., 2020). Sedangkan untuk data yang tidak memiliki  baik  tren  maupun  musiman, metode single  exponential  smoothing (Nugroho  Arif  Sudibyo  et  al.,  2020; Santoso  et  al.,  2021)  dan moving average (ArunKumar et al., 2021; Kaytez,
2020) lebih tepat digunakan
Tujuan  kedua  penelitian  dicapai melalui  evaluasi  terhadap  indikator- indikator makro di negara-negara produsen kopi. Indikator makro merupakan statistik yang mencerminkan keadaan (ekonomi) suatu negara, wilayah atau sektor tertentu dan digunakan  (oleh  analis,  investor,  dan pemerintah)  untuk  menilai  kesehatan (ekonomi)  saat  ini  dan  di  masa  depan (Hac  et  al.,  2021).  Indikator-indikator makro  juga  dapat  memberikan  indikasi (saat  ini)  dan  prediksi  (masa  depan) tentang tingkat daya saing ( competitiveness ) sektor pertanian suatu negara (Babu & Shishodia, 2017).
Indikator-indikator  makro  cukup banyak,  namun  beberapa  indikator makro yang spesifik dan perlu diperhatikan  untuk  sektor  pertanian antara  lain:  aliran  pembangunan  ke sektor  pertanian  ( development  flow  to agriculture );  laju  pertumbuhan  nilai tambah  ( value-added  growth  rate )  di sektor  pertanian;  rasio  kredit  pertanian terhadap total kredit ( ratio of agricultural credit  to  total  credit );  pengeluaran pemerintah untuk pertanian ( government expenditure to agriculture ); dan lingkungan pendukung ( enabling environtment )
untuk pertanian (FAOSTAT, 2022).
150 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL.16 No.2, Desember 2022
Aliran (bantuan) pembangunan ke pertanian  dan  kredit  dapat  membantu meningkatkan  produktivitas,  terutama melalui  peningkatan  aksesibilitas  modal usaha  tani  (Sesay  et  al.,  2021). Pengeluaran pemerintah di sektor pertanian dapat memacu berkembangnya  sektor  tersebut  dan membuka  lapangan  pekerjaan  bagi penduduk pedesaan (Basuki et al., 2019; Mathias Agri et al., 2020). Pertumbuhan nilai  tambah  di  sektor  pertanian  dapat berkontribusi dalam meningkatkan pendapatan  bagi  para  pelaku  di  sektor pertanian
(Kołodziejczak, 2020).
Indikator-indikator makro tersebut
mungkin  saling  terkait  dan  tidak  bisa bekerja  sebagai  instrumen  tunggal.
Misalnya, aliran pembangunan ke pertanian  dan  kredit  akan  sulit  untuk ditingkatkan  tanpa  adanya  lingkungan pendukung seperti regulasi atau kebijakan  yang  kondusif  (Babu  & Shishodia,  2017;  Szálteleki  &  Pupos, 2018; Thapa, 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Prediksi Tingkat
Pertumbuhan Tahunan  Produksi  dan  Perdagangan Negara-Negara
Produsen
Kopi

## Terbesar di Dunia
Berdasarkan analisis time  series dengan  metode double  exponential smoothing, Gambar  4  memperlihatkan
proyeksi  tingkat  pertumbuhan  tahunan ( CAGR ),  aspek-aspek  produksi  (lahan, hasil  panen,  dan  produktivitas)  dan aspek-aspek perdagangan (ekspor, impor, dan pasar dalam negeri) negara- negara produsen kopi. Tingkat pertumbuhan  tahunan  Indonesia,  baik produksi maupun perdagangan, diprediksi tidak terlalu menonjol dibandingkan negara-negara lain, misalnya Ethiopia (yang diprediksi impor biji  kopi  hijaunya  meningkat  signifikan) dan Honduras (yang diprediksi impor biji kopi hijaunya justru menurun signifikan).
Gambar 4. Prediksi
Tingkat Pertumbuhan
Tahunan untuk
Indikator  Produksi  dan  Perdagangan (2021-2030)
Sumber: FAOSTAT (2022), diolah
-30.00 -20.00 -10.00 0.00 10.00 20.00 30.00 Lahan Produksi Produktivitas
Pasar dalam negeri Ekspor biji kopi Ekspor kopi olahan Impor biji Kopi Impor kopi olahan
Indonesia  dan  Vietnam  nilai ekspor biji kopi olahannya diproyeksikan menurun, namun diperkirakan nilai impor biji kopi olahannya meningkat. Sementara  itu  Peru,  Honduras  dan Meksiko diprediksi menurunkan impor biji kopi hijaunya, sementara Brazil, Ethiopia, Kolombia,  dan  Guatemala  diprediksi justru menaikkan impor biji kopi hijaunya. Secara keseluruhan, Indonesia diprediksi memiliki  tingkat  pertumbuhan  tahunan yang  positif  dalam  hal  luas  lahan, produksi,  dan  produktivitas;  demikian pula  pangsa  pasar  dalam  negeri  yang diprediksi tumbuh positif. Namun, ekspor biji kopi olahan dan impor biji kopi (hijau dan  olahan)  Indonesia  juga  diprediksi meningkat, kecuali ekspor biji kopi hijau.
Tabel 1. Prediksi Peringkat
Pertumbuhan  Tahunan  Untuk  Indikator Produksi dan Perdagangan (2021-2030)
N eg ara Lahan Produ k s i Produ k tiv it a s Ek s por bi ji k o pi Ek s por k opi ol ahan Im por biji K opi Im por k opi ola han Pas ar dala m neg eri Brazil 2 4 1 6 4 2 1 6 Ethiopia 3 2 7 5 1 1 10 3 Guatemala 1
9 10 3 5 6 9 7 Honduras 8 6 4 7 8 10 6 10 India 6 7 8 2 10 5 7 9 Indonesia 7 5 5 9 6 4 5 5 Kolombia 9
8 6 8 3 3 2 2 Meksiko 10 10 9
4 7 8 3 1 Peru 5 3 3 1 9 9 4 4 Vietnam 4 1 2 10 2 7 8 8
Sumber: FAOSTAT (2022), diolah
Tabel  1  menunjukkan  prediksi peringkat  pertumbuhan  tahunan  untuk indikator produksi dan perdagangan dari negara-negara  produsen  kopi  (2021- 2030). Untuk produksi, Vietnam masih di posisi  pertama  dengan  prediksi  tingkat pertumbuhan  2,81%  per  tahun,  diikuti Ethiopia (2,77% per tahun), Peru (2,52% per tahun), dan Brazil (1,90% per tahun).
Indonesia  diprediksi  berada  di posisi  kelima  dalam  hal  perkembangan produksi kopi dengan tingkat pertumbuhan  sebesar  1,46%  per  tahun, sedikit  lebih  baik  dari  Honduras  (1,33% per  tahun) dan  India  (1,19%  per  tahun). Negara  yang  diprediksi  memiliki  tingkat pertumbuhan  produksi  yang  terendah adalah  Guatemala  (-0,06%  per  tahun) dan Meksiko (-1,67% per tahun).
Brazil  diprediksi  memiliki  tingkat pertumbuhan  tahunan  yang  paling  baik dalam  hal  produktivitas  sebesar  2,67% per  tahun,  diikuti  Vietnam  (1,54%  per tahun), Peru (1,54%), Honduras (1,18%), dan  Indonesia  (0,98%).  Meksiko  dan Guatemala  diprediksi  memiliki  tingkat pertumbuhan produktivitas yang terburuk dari sepuluh negara produsen terbesar di dunia,  yaitu  masing-masing  sebesar  - 2,61% per tahun dan -4,43% per tahun.
Peru, India, dan Guatemala diprediksi  tetap  fokus  pada  ekspor  biji kopi hijaunya dengan tingkat
pertumbuhan  (nilai  ekspornya)  masing-
152 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL.16 No.2, Desember 2022
masing sebesar 3,22% per tahun, 2,69% per tahun, dan 2,39% per tahun. Negara- negara  produsen  kopi  lainnya  tetap mengekspor  biji  kopi  dengan  tingkat pertumbuhan  nilai  ekspor  yang  positif, kecuali Vietnam (-2,90% per tahun) dan Indonesia (-2,23%).
Ethiopia,  Vietnam  dan  Kolombia diprediksi  mengejar  pertumbuhan  yang tinggi  dalam  hal  ekspor  biji  kopi olahannya. Negara-negara tersebut diprediksi meningkat lebih dari 5% dalam hal  pertumbuhan  tahunan  nilai  ekspor kopi  olahannya,  yaitu  16,98%  per  tahun (Ethiopia),  8,95%  per  tahun  (Vietnam), dan  8,50%  per  tahun  (Kolombia). Indonesia  di  posisi  ke  enam  dengan prediksi  tingkat  pertumbuhan  ekspor  biji kopi  olahannya  sebesar  2,99%  per tahun, masih di bawah Brazil (3,89% per tahun)  dan  Guatemala  (3,49%  per tahun), namun di atas Honduras (1,45% per  tahun),  Peru  (-0,91%  per  tahun), India  (-6,74%  per  tahun)  dan  Meksiko (2,51% per tahun).
Walaupun dikenal sebagai top five produsen  kopi  dunia  selama  dua  puluh tahun terakhir, Brazil, Vietnam, Kolombia,  dan  Indonesia  diprediksi meningkat  dalam  hal  impor  biji  kopi hijaunya  dengan  tingkat  pertumbuhan tahunan masing-masing sebesar 16,30%,  1,71%,  4,09%,  dan  2,66%. Ethiopia  diprediksi  meningkat  impor  biji
kopi hijaunya sebesar 26,99% per tahun, namun Honduras diprediksi menurunkan impor biji kopi hijaunya secara signifikan sebesar -20,78% per tahun.
Guatemala  merupakan  negara yang diprediksi memiliki tingkat pertumbuhan tahunan yang tinggi (9,22%)  dalam  hal  impor  kopi  olahan, sementara  Brazil  sebaliknya  dengan tingkat  pertumbuhan  tahunan  yang negatif (-4,23%). Kolombia dan Indonesia juga diprediksi masih meningkat  dalam  hal  impor  biji  kopi olahannya  dengan  tingkat  pertumbuhan tahunan  sebesar  3,34%  dan  2,68%. Vietnam  memiliki  tingkat  pertumbuhan tahunan yang positif dalam hal impor kopi olahan  sebesar  1,14%,  sedangkan Ethiopia justru diprediksi menurun dalam hal  impor  kopi  olahan  dengan  tingkat pertumbuhan tahunan sebesar -0,08%.
Beberapa  negara  diprediksi  akan lebih memusatkan perhatian pada konsumsi dalam negeri melalui peningkatan  pangsa  pasar  domestik. Meksiko memimpin dalam hal ini dengan tingkat  pertumbuhan  rata-rata  tahunan pasar domestik sebesar 15,99%, disusul oleh Kolombia (9,56%), Ethiopia (4,04%), Peru  (3,35%),  Indonesia  (3,00%),  Brazil (1,97%), dan Guatemala (1,55%). Negara-negara lain juga memiliki pertumbuhan tahunan yang positif untuk pangsa pasar domestik, kecuali
Tren Produksi dan Perdagangan ..., Muhammad Ibnu, Novi Rosanti | 153
Honduras  (-0,39%)  dan  India  (-0,39%). Dari  sepuluh  negara  produsen  kopi terbesar,  Vietnam  diprediksi  memiliki tingkat  pertumbuhan  tahunan  pasar domestik  positif  yang  terendah,  yaitu 0,62%.
Jalan (Pathway) Menuju Sistem Produksi  dan  Perdagangan  Kopi Indonesia yang Berkelanjutan
Sebagian besar fokus pemerintah di  negara-negara  berkembang  masih pada  tanaman  pangan  (seperti  padi, kedelai,  dan  jagung)  sehingga  dana tersisa untuk sub sektor lainnya, misalnya  perkebunan  kopi,  menjadi terbatas (Ruslan, 2021).  Namun secara umum,  apabila  ada  perbaikan  indikator- indikator  makro  di  bidang  pertanian, maka  secara  langsung  maupun  tidak langsung  akan  memberikan  pengaruh yang positif pada subsektor perkebunan kopi.    Dengan  kata  lain,  perbaikan indikator-indikator makro di bidang pertanian  merupakan  salah  satu  jalan ( pathway )  di  dalam  peta  ( roadmap ) menuju sistem produksi dan perdagangan  kopi  Indonesia  yang  lebih berkelanjutan,  selain  memperhatikan kondisi  tingkat  mikro  seperti  harga  di tingkat petani.
Aliran (bantuan) pembangunan ke pertanian  dan  kredit  bisa  memberikan peningkatan  dalam  hal  aksesibilitas modal  usaha  tani  (Sesay  et  al.,  2021).
Pengeluaran pemerintah dan pertumbuhan  nilai  tambah  di  sektor pertanian berpotensi membuka lapangan pekerjaan bagi penduduk pedesaan dan mengatasi kesenjangan pendapatan (Basuki et al., 2019; Kołodziejczak, 2020; Mathias  Agri  et  al.,  2020).  Lingkungan pendukung  seperti  regulasi,  kebijakan, dan kelembagaan yang sesuai memberikan  iklim  yang  kondusif  agar indikator-indikator tersebut bisa mengalami perbaikan (Babu & Shishodia,  2017;  Szálteleki  &  Pupos, 2018; Thapa, 2019).
Selama  dua  puluh  tahun  terakhir aliran (dana) pembangunan ke pertanian di Indonesia melibatkan berbagai komitmen kerja bilateral, multilateral, dan private  donor .  Kerja  sama  bilateral melibatkan  komitmen  kerja  sama  antar negara  (misalnya,  antara  Indonesia  dan Australia), sedangkan kerja sama multilateral  melibatkan  komitmen  kerja sama  dengan  lembaga  multinasional seperti United  Nations  Development Programme
(UNDP), Islamic Development Bank (IsDB) , dan
International Fund for Agricultural Development  (IFAD) (Erbaugh  et  al., 2019) . Kerja sama dengan private donor melibatkan  institusi  swasta,  misalnya Ford  Fondation,  Margaret  A.  Cargill Foundation, dan William & Flora Hewlett
154 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL.16 No.2, Desember 2022
Foundation (Garg,  2020;  Malacalza, 2022).
Gambar  5  menunjukkan  aliran dana  pembangunan  ke  pertanian  di sepuluh  negara  produsen  kopi  terbesar di dunia dalam dua puluh tahun terakhir (2001-2020).
Gambar 5. Aliran (Dana) Pembangunan ke Pertanian (2001-2020) Sumber: FAOSTAT (2022), diolah
Pada  gambar  5  tersebut  tampak bahwa aliran pembangunan ke pertanian Indonesia pada umumnya dalam bentuk komitmen  kerja  sama  bilateral  yang jumlahnya mencapai lebih dari 1,6 miliar USD. Namun, organisasi multilateral dan private  donor tampaknya  lebih  tertarik untuk  melakukan  kerja  sama  dengan negara lain, misalnya Ethiopia dan India, dibandingkan dengan Indonesia.
Implikasinya  adalah  Indonesia  perlu bersikap  proaktif  untuk  menunjukkan berbagai  program  dan  kebijakan  yang relevan atau selaras dengan visi dan misi organisasi multilateral dan private donor , misalnya  kebijakan  terkait  perbaikan dalam  berbagai  indikator  pembangunan berkelanjutan  ( sustainable  development indicator ) baik itu pengentasan kemiskinan  di  pedesaan,  peningkatan keadilan  dalam  distribusi  pendapatan, perbaikan kualitas lingkungan dan kesehatan masyarakat, maupun berbagai kebijakan terkait perbaikan tata kelola pemerintahan seperti pengentasan  korupsi  dan  perbaikan penegakan  hukum  (Khan  et  al.,  2022; Shin & Welty Peachey, 2021).
Terkait  dengan  peningkatan  nilai tambah,  sektor  pertanian  Indonesia sebenarnya tidak berkinerja buruk dengan  tingkat  pertumbuhan  tahunan sebesar  9,4  %  per  tahun  (Gambar  6). Ethiopia  dan  Vietnam  tampak  sedikit lebih  baik  daripada  Indonesia  untuk tingkat pertumbuhan tahunan terkait nilai tambah  yaitu  sebesar  10,2%  dan  9,7%. Ethiopia dan Vietnam diprediksi memang sedang  mengejar  pertumbuhan  yang tinggi  dalam  nilai  tambah  melalui peningkatan kinerja (terutama ekspor) biji kopi olahannya. Implikasinya yaitu Indonesia perlu lebih memfokuskan pada peningkatan  nilai tambah,  terutama nilai
- 200.00 400.00 600.00 800.00 1,000.00 1,200.00 1,400.00 1,600.00 1,800.00 2,000.00 juta USD Development flow to agriculture (bilateral)
Development flow to agriculture (multilateral)
Development flow to agriculture (private donor)
tambah  sektoral  melalui  diferensiasi produk.
Gambar  6.  Tingkat  Pertumbuhan Tahunan Nilai Tambah Sektor Pertanian (2001-2020)
Sumber: FAOSTAT (2022), diolah
Pesaing  Indonesia  yang  terdekat adalah  Vietnam,  dan  kedua  negara merupakan produsen kopi robusta terbesar di dunia (Byrareddy et al., 2019; Voora  et  al.,  2019).  Kopi  robusta  hasil produksi  kedua  negara  sering  kali diperdagangkan  sebagai  komoditi  dan kurang  memiliki  diferensiasi,  sehingga jarang   memiliki  pasar  khusus  ( niche market ) yang memungkinkan kopi tersebut  memiliki  nilai  atau  harga  lebih tinggi (Dang et al., 2021).
Namun, robusta memiliki peluang untuk  menjadi  kopi  spesial  ( specialty coffee )  karena  karakteristiknya  yang khas  (misalnya  aroma  dan  rasa).
Karakteristik  yang  khas  ini  bisa  berasal dari  areal  geografis  (lokasi  tanam)  yang memengaruhi  aroma  dan  rasa  kopi (Kasim  et  al.,  2020).  Dengan  demikian, penerapan  sertifikasi  Indikasi  Geografis merupakan  salah  satu  langkah  yang sangat  berpotensi  untuk  membawa  kopi robusta  Indonesia  diterima  di  pasar khusus  yang  menghargai  diferensiasi robusta  tersebut.  Pasar  khusus  tidak hanya  untuk  konsumen  di  luar  negeri, tetapi juga untuk konsumen dalam negeri yang  semakin  cenderung  meminta  kopi yang  berkualitas,  misalnya  di  kafe  atau kedai  kopi  ( coffee  shop )  di  perkotaan (Rumaidlany et al., 2022).
Gambar  7.  Rasio  Rata-Rata  Kredit Pertanian  Dibandingkan  Total  Kredit (2011-2020)
Sumber: FAOSTAT (2022), diolah
Gambar
7 menunjukkan perbandingan  rata-rata  rasio  kredit
0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 % 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 India Ethiopia Indonesia Peru Brazil %
pertanian  dibandingkan  total  kredit  di lima  negara  produsen  kopi  selama  10 tahun  (2011-2020).  Data  di  FAOSTAT hanya  tersedia  untuk  India,  Ethiopia, Indonesia, Peru, dan Brazil.
Berdasarkan  gambar  tersebut, para  petani  di  India  dan  Ethiopia tampaknya  memiliki  akses  yang  lebih baik ke modal pertanian (kredit) dibandingkan  petani  Indonesia,  Peru, dan  Brazil.  Di  India,  kredit  baik  jangka pendek  dan  panjang  difasilitasi  oleh the National  Bank  for  Agriculture  and  Rural Development
(NABARD)
dengan berbagai skema pinjaman untuk kegiatan pertanian seperti penyimpanan, pemasaran,  dan  pemrosesan  hasil-hasil pertanian  (Satyasai  &  Kumar,  2020; Shah & Soni, 2022).
NABARD telah berhasil memelopori  banyak  model  yang  layak secara ekonomi dan berkelanjutan untuk pembangunan  holistik  pedesaan  India, seperti  pengembangan  daerah  aliran sungai, pengembangan masyarakat, dan pengembangan  pengelolaan  sumber daya  alam  (Shah  &  Soni,  2022).  Di Ethiopia,  bank  juga  telah  terlibat  dalam penyaluran  kredit  pertanian  seperti Commercial  Bank  of  Ethiopia dan
Agricultural  and  Industrial  Development
Bank (Urago & Bozoglu, 2021).
Di  Indonesia  tampaknya  undang- undang  perbankan  belum  memberikan petunjuk  yang  khusus  tentang  layanan bank  bagi  sektor  pertanian.  Namun begitu, berbagai bentuk layanan simpan pinjam  berpotensi  bisa  dilakukan  oleh lembaga  keuangan  lainnya,  misalnya Koperasi Sentra Agribisnis Rakyat (SAR) (Hutagoal et al., 2019). Koperasi SAR ini ditujukan  untuk  memfasilitasi  petani dalam pemasaran hasil pertanian, penyediaan  sarana  produksi  pertanian, dan  bahkan  membantu  penyediaan bahan pokok.
Selain  itu,  koperasi  ditujukan untuk  menaungi  petani  dalam  lingkup yang luas, misalnya beberapa desa dan kecamatan, dan bermitra dengan berbagai  bisnis  lokal  seperti Badan Usaha  Milik  Desa  (BUMDES)  (Hutagoal et  al.,  2019).  Oleh  karena  itu,  pendirian koperasi  merupakan  hal  yang  layak untuk  sistem  produksi  kopi  petani  kecil, namun  lemahnya  kemampuan  aktor dalam rantai nilai kopi (dalam manajemen  organisasi  dan  keuangan) serta  berbagai  kendala  dalam  kegiatan kolektif (pemahaman dan motivasi petani yang  rendah  untuk  berorganisasi)  perlu diatasi terlebih dahulu.
Meskipun  Brazil  memiliki  rasio kredit pertanian yang relatif kecil dibandingkan dengan Indonesia (Gambar  7),  Gambar  8  menunjukkan bahwa  pengeluaran  pemerintah  Brazil untuk  sektor  pertanian  relatif  jauh  lebih besar daripada pemerintah Indonesia .
Gambar  8.  Pengeluaran  Rata-Rata Pemerintah ke Sektor Pertanian (2015- 2020)
Sumber: FAOSTAT (2022), diolah
Pada tahun 2015-2020, pengeluaran  rata-rata  pemerintah  Brazil untuk  sektor  pertanian  mencapai  4,5 miliar  USD  dibandingkan  pengeluaran pemerintah  Indonesia  yang  hanya  671 juta  USD.  Pengeluaran  pemerintah  di sektor pertanian turut memacu tumbuhnya  sektor  tersebut,  termasuk membuka  lapangan  pekerjaan  bagi penduduk pedesaan (Basuki et al., 2019; Mathias  Agri  et  al.,  2020).  Namun
demikian,  fokus  pemerintah  Indonesia tampaknya  masih  pada  sub  sektor tanaman  pangan  (seperti  padi  dan jagung)  sehingga  menyisakan  lebih sedikit  dana  untuk  sub  sektor  lainnya termasuk  perkebunan  (Ruslan,  2021). Selain  itu,  sistem  produksi  kopi  di Indonesia  pada  umumnya  dijalankan oleh  para  petani  kecil  ( smallholders ) yang  memiliki  berbagai  keterbatasan dalam  hal  pengetahuan,  keterampilan, dan  dana  operasional  kebun  (Ibnu, 2020).  Oleh  karena  itu,  berbagai  upaya perlu  dilakukan  untuk  menyubstitusi kurangnya dukungan modal dari pemerintah  untuk  sistem  produksi  kopi Indonesia.
Banyak penelitian telah mengungkapkan potensi kemitraan antar-sektor  ( inter-sectoral  partnership ) untuk  mengatasi  kurangnya  dukungan pemerintah pada sektor pertanian (Cronin et al., 2021; Paper, 2012; Pineda et al., 2019; Sengere et al., 2019). Para stakeholder kopi  nasional  (terutama organisasi  produsen)  dapat  menjalin kemitraan  dengan  berbagai  sektor, termasuk  swasta  (bisnis),  pendidikan (perguruan  tinggi  dan lembaga-lembaga riset),  dan  masyarakat  sipil  (lembaga swadaya masyarakat/LSM), untuk membantu  mengatasi  masalah  terkait fasilitas dan infrastruktur untuk kopi dan masalah terkait petani seperti
0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 Brazil Peru Indonesia Vietnam
juta USD
profesionalitas yang rendah (terbatasnya pengetahuan  dan  keterampilan),  daya tawar yang rendah (lemahnya kapasitas organisasi),  dan  harga  yang  rendah (kurangnya  akses  ke  pasar  yang menyeimbangkan  antara  kualitas  dan harga).
Lingkungan  pendukung  adalah kondisi  atau  iklim  yang  diperlukan  agar investasi  bisnis  dapat  berjalan  dengan baik  (Bruce  &  Costa,  2019).  Nilai investasi  asing  di  suatu  negara  dapat merefleksikan seberapa kondusif lingkungan  pendukung  yang  ada  di negara tersebut, terutama kebijakan dan perangkat  regulasinya  (Bhasin  &  Garg, 2020). Gambar 9 menunjukkan rata-rata investasi  asing  langsung  atau foreign direct investment (FDI) di negara-negara produsen kopi. Lingkungan pendukung di Indonesia tampaknya mampu menciptakan  iklim  investasi  yang  cukup kondusif,  ditunjukkan  oleh  rata-rata  FDI di  Indonesia  yang  relatif  baik  dalam  10 tahun terakhir (2011-2020).
Secara  umum,  FDI  bisa  menjadi petunjuk  tentang  daya  tarik  investasi  di suatu negara, misalnya dalam hal ukuran pasar,  ketersediaan  infrastruktur,  dan keterbukaan  perdagangan  (Asongu  et al.,  2018).  Walaupun  FDI  merupakan indikator makro yang mungkin tidak bisa digeneralisasi untuk semua sektor (termasuk  sektor  pertanian),  FDI  dapat
menjadi  petunjuk  bahwa  Indonesia memiliki  modal  institusional  yang  relatif baik  di  tingkat  nasional,  misalnya keberadaan  regulasi  dan  kebijakan publik  yang  mampu  menjaga  kestabilan politik  dan  memberikan  kesetaraan peluang  bagi  para  investor.  Modal institusional  ini  perlu  dikelola  (dan dipromosikan)  sehingga  dapat  menjadi fondasi bagi perbaikan indikator-indikator makro yang lain.
Gambar  9.  Rata-Rata  Foreign  Direct Investment (2011-2020)
Sumber: FAOSTAT (2022), diolah

## KESIMPULAN  DAN  REKOMENDASI KEBIJAKAN
Penelitian ini menyimpulkan bahwa perubahan orientasi dan kebijakan  negara-negara  produsen  kopi dunia kemungkinan akan mengubah peta persaingan produksi dan perdagangan di
0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 350.00 400.00 450.00 500.00 juta USD
antara  negara-negara  tersebut.  Untuk merespons  hal  tersebut,  Indonesia mungkin  harus  beralih  fokus  ke  pasar domestik  dan  meningkatkan  inovasi dalam  hal  produksi  kopi  olahan  yang disukai  oleh  konsumen,  baik  di  dalam maupun  luar  negeri,  termasuk  mencari pasar-pasar  khusus  untuk  kopi  spesial. Selain  itu,  terdapat  urgensi  bagi  sistem produksi kopi Indonesia untuk meningkatkan hasil, terutama produktivitasnya,  agar  dapat  melayani permintaan pasar domestik tanpa kehilangan pangsa pasar luar negerinya.
Penelitian ini mengidentifikasi beberapa  indikator  makro  yang  perlu perbaikan sebagai jalan ( pathway ) menuju  produksi  dan  perdagangan  kopi Indonesia  yang  lebih  berkelanjutan. Pertama, Indonesia perlu bersikap proaktif  untuk  menarik  minat  organisasi multilateral dan private donor untuk aliran pembangunan ke pertanian ( development flow to agriculture ). Kedua,
Indonesia juga perlu lebih memfokuskan pada  peningkatan  nilai  tambah,  tidak hanya  dengan  pengolahan  tetapi  juga dengan  diferensiasi  produk,  misalnya dengan  penerapan  sertifikasi  Indikasi Geografis  untuk  kopi  Robusta.  Ketiga, stakeholder kopi  nasional  perlu  lebih fokus  dalam  pengembangan  institusi yang  bisa  memberikan  layanan  terkait modal  pertanian  (misalnya  koperasi),
terutama  untuk  sistem  produksi  dan perdagangan  kopi  yang  dikelola  oleh petani  kecil.  Keempat,  para stakeholder kopi nasional perlu lebih intensif menjalin kemitraan  dengan  para  aktor  dari berbagai sektor untuk membantu mengatasi masalah terkait fasilitas/infrastruktur produksi dan perdagangan  kopi,  dan  menyelesaikan masalah  terkait  petani  kopi  seperti kurangnya akses ke pasar yang menyeimbangkan  antara  kualitas  dan harga.  Kelima,  secara  umum  Indonesia memiliki  modal  institusional  yang  relatif baik,  termasuk  kebijakan  publik  yang mampu  menjaga  kestabilan  politik  dan memberikan  kesetaraan  peluang  bagi para  investor.  Oleh  karena  itu,  modal institusional  ini  perlu  dikelola  dan dipromosikan  ke  dunia  internasional untuk  memberikan    dampak  yang  lebih signifikan bagi usaha perbaikan indikator-indikator makro yang lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih  kepada  rekan-rekan  di  Jurusan Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Lampung yang telah memberikan dorongan semangat dalam menyelesaikan  penelitian  ini.  Penulis juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada anonimous reviewers yang telah
160 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL.16 No.2, Desember 2022
memberikan  saran  dan  kritik  sehingga tulisan ini menjadi jauh lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Abraham, J., & Diller, K. (2019). A Review of Hot Beverage
Temperatures — Satisfying  Consumer  Preference  and
Safety. Journal of Food Science , 84 (8),
2011 –2014. https://doi.org/10.1111/1750- 3841.14699
Airlangga,  G.,  Rachmat,  A.,  &  Lapihu,  D.
(2019).  Comparison  of  exponential smoothing  and  neural  network  method to forecast rice production in Indonesia.
Telkomnika (Telecommunication Computing  Electronics  and  Control) , 17 (3),
1367 –1375.
https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA. V17I3.11768
Alhindawi,  R.,  Nahleh,  Y.  A.,  Kumar,  A.,  & Shiwakoti,  N.  (2020).  Projection  of greenhouse gas emissions for the road transport  sector  based  on  multivariate regression  and  the  double  exponential smoothing model. Sustainability (Switzerland) , 12 (21), 1 –18.
https://doi.org/10.3390/su12219152
ArunKumar, K. E., Kalaga, D. V., Sai Kumar, C. M.,  Chilkoor,  G.,  Kawaji,  M.,  & Brenza,  T.  M.  (2021).  Forecasting  the dynamics  of  cumulative  COVID-19 cases (confirmed, recovered and deaths)  for  top-16  countries  using statistical  machine  learning  models: Auto-Regressive Integrated Moving Average  (ARIMA)  and  Seasonal  Auto- Regressive  Integrated  Moving  Averag.
Applied  Soft  Computing , 103 ,  107161. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107
161
Asif Masood, M., Raza, I., & Abid, S. (2018). Forecasting  wheat  production  using time  series  models  in  pakistan. Asian Journal  of  Agriculture  and  Rural Development , 8 (2), 172 –177. https://doi.org/10.18488/JOURNAL.100 5/2018.8.2/1005.2.172.177
Asongu,  S.,  Akpan,  U.  S.,  &  Isihak,  S.  R. (2018).  Determinants  of  foreign  direct investment  in  fast-growing  economies:
evidence  from  the  BRICS  and  MINT countries. Financial Innovation , 4 (1), 1 – 17. https://doi.org/10.1186/s40854-018- 0114-0
Aziza, J. N. A. (2022). Perbandingan Metode
Moving  Average,  Single  Exponential Smoothing,  dan  Double  Exponential Smoothing Pada Peramalan Permintaan  Tabung  Gas  LPG  PT Petrogas Prima Services. Jurnal Teknologi  Dan  Manajemen  Industri Terapan , 1 (I), 35 –41. https://doi.org/10.55826/tmit.v1ii.8 Babu,  S.  C.,  &  Shishodia,  M.  (2017). Analytical Review of
African Agribusiness  Competitiveness. Africa Journal of Management , 3 (2), 145 –162. https://doi.org/10.1080/23322373.2017. 1319721
Basuki, A. T., Purwaningsih, Y., Mulyanto, & Susilo,  A.  M.  (2019).  The  role  of  local government  expenditure  on  economic growth:  A  review  of  panel  data  in Indonesia. Humanities  and  Social Sciences  Reviews , 7 (5),  1293 –1303. https://doi.org/10.18510/hssr.2019.751 68
Bhasin,  N.,  &  Garg,  S.  (2020).  Impact  of Institutional Environment on Inward FDI: A  Case  of  Select  Emerging  Market Economies. Global  Business  Review ,
21 (5),
1279 –1301.
https://doi.org/10.1177/0972150919856 989
Bruce,  K.,  &  Costa,  H.  (2019).  Enabling environment  for  PPPs  in  agricultural extension  projects:  Policy  imperatives for impact. Journal of Rural Studies , 70 ,
87 –95.
https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2019.0
7.005
Byrareddy,  V.,  Kouadio,  L.,  Mushtaq,  S.,  & Stone, R. (2019). Sustainable production  of  robusta  coffee  under  a changing climate: A 10-year monitoring of fertilizer management in coffee farms in  Vietnam  and  Indonesia. Agronomy , 9 (9), 499. https://doi.org/10.3390/agronomy90904 99
Caldarelli, C. E. (2019). The Coffee Market in
Tren Produksi dan Perdagangan ..., Muhammad Ibnu, Novi Rosanti | 161
Brazil: challenges and policy guidelines. The Coffee Market in Brazil: Challenges and Policy Guidelines , 39 (69), 1 –21.
Cotter, A. R., Batali, M. E., Ristenpart, W. D., &  Guinard,  J.  X.  (2021).  Consumer preferences for black coffee are spread over a wide range of brew strengths and extraction  yields. Journal  of  Food
Science , 86 (1), 194 –205. https://doi.org/10.1111/1750-
3841.15561
Cronin, E., Fosselle, S., Rogge, E., & Home, R. (2021).  An  analytical  framework  to study multi-actor partnerships engaged in  interactive  innovation  processes  in the  agriculture,  forestry,  and  rural development sector. Sustainability (Switzerland) , 13 (11), 6428. https://doi.org/10.3390/su13116428
Dang,  T.  T.,  Caihong,  Z.,  Nguyen,  T.  H., Nguyen,  N.  T.,  &  Tran,  C.  (2021).  The volatility  characteristics  of  Vietnamese coffee  export  price  and  transmission mechanism  of  influencing  factors:  a Markov  switching  approach. Journal  of Asia Business Studies , 15 (5), 784 –803. https://doi.org/10.1108/JABS-04-2019- 0134
De  Pelsmacker,  P.,  Janssens,  W.,  Sterckx, E.,  &  Mielants,  C.  (2005).  Consumer preferences  for  the  marketing  of ethically  labelled  coffee. International Marketing  Review , 22 (5),  512 –530. https://doi.org/10.1108/0265133051062 4363
Dhamodharavadhani,  S.,  &  Rathipriya,  R.
(2019). Region-Wise Rainfall Prediction Using  MapReduce-Based  Exponential
Smoothing Techniques. In Advances in Intelligent Systems and Computing (Vol.
750, pp. 229 –239). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-13- 1882-5_21
Dietz,  T., Grabs,  J.,  &  Chong,  A.  E. (2021).
Mainstreamed  voluntary  sustainability standards  and  their  effectiveness: Evidence  from  the  Honduran  coffee sector. Regulation  and  Governance ,
15 (2), 333 –355.
https://doi.org/10.1111/rego.12239
Erbaugh, J., Bierbaum, R., Castilleja, G., da
Fonseca, G. A. B., & Hansen, S. C. B. (2019).  Toward  sustainable  agriculture in the tropics. World Development , 121 , 158 –162. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2019. 05.002
FAOSTAT.  (2022). Crops  and  livestock products:  coffee .  FAO  United  Nations. https://www.fao.org/faostat/en/#data/Q CL
Fischer, E. F. (2021). Quality and inequality: Creating  value  worlds  with Third Wave coffee. Socio-Economic  Review , 19 (1),
111 –131. https://doi.org/10.1093/ser/mwz044
Garg,  G.  C.  (2020).  Ford  Foundation –India Relations  in  the  1950s:  A  Recipient Country Perspective. South Asia: Journal  of  South  Asia  Studies , 43 (6), 1041 –1057. https://doi.org/10.1080/00856401.2020. 1816019
Grabs, J. (2020). Assessing the institutionalization
of private sustainability governance in a changing coffee sector. Regulation and
Governance , 14 (2), 362 –387.
https://doi.org/10.1111/rego.12212
Hac,  L.  D.,  Huy,  D.  T.  N.,  Thach,  N.  N., Chuyen, B. M., Nhung, P. T. H., Thang, T. D.,  &  Anh,  T.  T.  (2021).  Enhancing risk management culture for sustainable growth of Asia commercial bank -ACB in Vietnam  under  mixed  effects  of  macro factors. Entrepreneurship and Sustainability  Issues , 8 (3),  291 –307. https://doi.org/10.9770/jesi.2021.8.3(18 )
Harini,  S.  (2020).  Identification  COVID-19 Cases  in  Indonesia  with  The  Double Exponential  Smoothing  Method. Jurnal Matematika  “MANTIK,” 6 (1),  66 –75. https://doi.org/10.15642/mantik.2020.6. 1.66-75
Hutagoal,  manutun P., Purnamadewi, T. L., Dahri,  Wulandari,  Y.  P.,  &  Inayah,  N. (2019).  Bersama  Koperasi  Sentra Agribisnis  Rakyat  (Sar)  Membangun Pertanian  Dan  Kesejahteraan  Petani. Care.Ipb.Ac.Id .  http://care.ipb.ac.id/wp- content/uploads/2021/08/20_11_2019_
162 | Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, VOL.16 No.2, Desember 2022
Buku-Koperasi-SAR-_ISBN.pdf Ibnu, M. (2020). Toward a More Sustainable Coffee  Production:  the  Implementation Capacity of Indonesian Standard Coffee. Pelita Perkebunan , 35 (3), 212 – 229.
Kangile, J. R., Kadigi, R. M. J., Mgeni, C. P., Munishi, B. P., Kashaigili, J., & Munishi, P.  K.  T.  (2021).  Dynamics  of  coffee certifications in producer countries: Re- examining the tanzanian status,
challenges  and  impacts  on  livelihoods and environmental conservation. Agriculture  (Switzerland) , 11 (10),  931.
https://doi.org/10.3390/agriculture1110
0931
Kasim,  S.,  Liong,  S.,  Ruslan,  &  Lullung,  A.
(2020).  Penurunan  Kadar  Asam  dalam Kopi  Robusta  (Coffea  canephora)  dari Desa  Rantebua  Kabupaten  Toraja Utara  dengan  Teknik  Pemanasan.  In KOVALEN:  Jurnal  Riset  Kimia (Vol.  6,
Issue  2,  pp.  118 –125).  Universitas Hasanuddin.
https://doi.org/10.22487/kovalen.2020.v 6.i2.15133
Kaytez, F. (2020). A hybrid approach based on  autoregressive  integrated  moving average  and  least-square  support vector machine for long-term forecasting of net electricity consumption. Energy , 197 ,  117200. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.1 17200
Khan, S., Yahong, W., & Zeeshan, A. (2022).
Impact of poverty and income inequality on  the  ecological  footprint  in  Asian developing  economies:  Assessment  of Sustainable Development Goals. Energy
Reports , 8 , 670 –679. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.12.0
01
Ko łodziejczak,  W.  (2020).  Employment  and Gross  Value  Added  in  Agriculture Versus  Other  Sectors  of  the  European Union  Economy. Sustainability , 12 (14), 5518.
Malacalza,  B.  (2022).  Private  foundations and the politics of international development.  In The  politics  of  south- south cooperation (pp. 461 –476).
Edward
Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781839101915 .00040 Mathias  Agri,  E.,  Angela  Iyaji,  A.,  Nanwul
Diyemang,  F.,  &  Jecinta  Chioma,  O.
(2020). Impact of Government Expenditure on Agricultural Value Chain in  Nigeria. Sumerianz  Journal  of Business  Management  and  Marketing , 4 (312), 192 –204.
https://doi.org/10.47752/sjbmm.312.19
2.204
Meemken,  E.  M.,  Barrett,  C.  B.,  Michelson, H. C., Qaim, M., Reardon, T., & Sellare,
J. (2021).  Sustainability  standards  in global  agrifood  supply  chains. Nature
Food , 2 (10), 758 –765.
https://doi.org/10.1038/s43016-021-
00360-3
Mills,  T.  C.  (2019).  Applied  Time  Series Analysis - A Practical Guide to Modeling and  Forecasting,  United  Kingdom.  In Notitia (Vol.  5,  Issue  1).  Academic press. https://doi.org/10.32676/n.5.1.1
Minitab  19  Statistical  Software.  (2019).
Computer software . State College, PA:
Minitab, Inc. (www.minitab.com).
Mokrysz,  S.  (2016).  Consumer  Preferences and Behaviour on the Coffee Market in Poland: View project Behavior of market actors  in  the  era  of  sustainable development  and  COVID-19  View project. Forum  Scientiae  Oeconomia ,
4 (4),
91 –108.
https://www.researchgate.net/publicatio n/321080708
Nava,  N.,  Di  Matteo,  T.,  &  Aste,  T.  (2018).
Financial  time  series  forecasting  using empirical  mode  decomposition  and support  vector  regression. Risks , 6 (1), 7. https://doi.org/10.3390/risks6010007
Navarro,  M.  M.,  &  Navarro,  B.  B.  (2019).
Optimal  short-term  forecasting  using ga-based  holt-winters  method. 2019 IEEE  International  Conference  on Industrial  Engineering  and  Engineering Management (IEEM) , 681 –685.
Nugroho Arif Sudibyo, Ardymulya Iswardani, Arif  Wicaksono  Septyanto,  &  Tyan Ganang  Wicaksono.  (2020).  Prediksi Inflasi  Di  Indonesia  Menggunakan
Tren Produksi dan Perdagangan ..., Muhammad Ibnu, Novi Rosanti | 163
Metode Moving Average, Single Exponential  Smoothing  Dan  Double Exponential Smoothing. Jurnal Lebesgue :  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika , 1 (2),
123 –129.
https://doi.org/10.46306/lb.v1i2.25
Paper,  N.  D.  (2012). Small  Growers  and Coffee Marketing –Issues and Perspective From the Field .
Pineda,  J.  A.,  Piniero,  M.,  &  Ramírez,  A. (2019). Coffee production and women’s empowerment  in  Colombia. Human Organization , 78 (1), 64 –74.
https://doi.org/10.17730/0018- 7259.78.1.64
Rahardjo, B., Akbar, B. M. B., Iskandar, Y., & Shalehah,  A.  (2020).  Analysis  and strategy for improving Indonesian coffee competitiveness  in  the  international market. BISMA (Bisnis Dan Manajemen) , 12 (2), 154. https://doi.org/10.26740/bisma.v12n2.p
154-167
Rumaidlany,  D.,  Mariam,  S.,  &  Ramli,  A.  H. (2022).  Pengaruh  Brand  Image  Dan Brand Awareness Terhadap Keputusan Pembelian  Pada  Mc  Donald’S  Di Palmerah Jakarta Barat. Jurnal Lentera
Bisnis , 11 (2), 102. https://doi.org/10.34127/jrlab.v11i2.567
Ruslan,  K.  (2021).  Produktivitas  Tanaman
Pangan  dan  Hortikultura. Makalah Kebijakan No. 37 , July , 0 –48. https://www.researchgate.net/publicatio n/352928793_Produktivitas_Tanaman_
Pangan_dan_Hortikultura
Santoso,  A.  B.,  Rumetna,  M.  S.,  & Isnaningtyas,  K.  (2021).  Penerapan Metode  Single  Exponential  Smoothing Untuk  Analisa  Peramalan  Penjualan. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,
5 (2),
756. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2951
Satyasai,  K.  J.  S.,  &  Kumar,  A.  (2020).
NAFINDEX:  Measure  of  Financial
Inclusion  based  on  NABARD  All  India Rural Financial Inclusion Survey (NAFIS) Data. 22nd Annual Conference  of  SSCA , 117 , 117 –131.
Sengere, R. W., Curry, G. N., & Koczberski,
G. (2019).  Forging  alliances:  Coffee grower and chain leader partnerships to improve  productivity  and  coffee  quality in  Papua  New  Guinea. Asia  Pacific Viewpoint , 60 (2), 220 –235.
Sesay,  L.  A.,  Gunawan,  T.,  Pratikto,  R.,  & Prasetyo,  P.  S.  (2021).  Analyzing  the impact of agricultural donor aid on food security  in  West  Africa. E3S  Web  of Conferences , 306 .
Shah, B., & Soni, R. (2022). A Study on Role of  NABARD  and  Financial  Initiatives taken  in  Promoting  Rural  Finance  in India. Journal  of  Positive  School Psychology , 2022 (2), 4542 –4550. http://journalppw.com
Shin,  N.,  &  Welty  Peachey,  J.  (2021). Measuring  Sustainable  Development Goal 16. In The Routledge Handbook of Sport  and  Sustainable  Development
(pp. 414 –423). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003023968
-48
Szálteleki, P., & Pupos, T. (2018). Macro-and micro-level performance indicators associated with the common agricultural policy. Gazdálkodás , 62 (1), 3 –27.
Talwar,  A.,  &  Goyal,  C.  K.  (2019).  A comparative study of various exponential  smoothing  models  for forecasting  coriander  price  in  Indian commodity market. UNNAYAN : International  Bulletin  of  Management and Economics , X , 143 –155.
Thapa,  S.  (2019).  Agribusiness  Indicators: Tanzania. Gates  Open  Res , 3 (512), 512.
Trull, O., García-Díaz, J. C., & Troncoso, A. (2020). Initialization methods for multiple   seasonal    holt  -       winters forecasting  models. Mathematics , 8 (2), 268.
https://doi.org/10.3390/math8020268
Urago,  G.  G.,  &  Bozoglu,  M.  (2021).
Literature Review on Farmers’
Agricultural  Credit  Access  in  Ethiopia.
Anadolu Journal of Agricultural Sciences , 37 (2), 301 –316. https://doi.org/10.7161/omuanajas.9780 56
Voora, V., Bermúdez, S., & Larrea, C. (2019).
Global market report: Coffee . International  Institute  for  Sustainable Development Winnipeg, MB, Canada.
Winingsih,  T.  R.,  &  Septiani,  Y.  (2022).
Indonesian  Coffee  Export  Analysis  to Germany  From  1990  to  2019. AFEBI Economic  and  Finance  Review , 7 (1),
73 –81.
Zhang,  K.,  Gençay,  R.,  &  Ege  Yazgan,  M.
(2017). Application of wavelet decomposition in time-series forecasting. Economics  Letters , 158 ,
41 –46.
https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.0
6.010