## Journal of Agricultural Socio-Economics (JASE)
eISSN 2745-6897 | pISSN 2745-6889 Volum 3 Issue 1 (2022) Page 1-7 DOI:http://dx.doi.org/10.33474/jase.v3i1. 14847 Submit: 26-01-2022 | Accepted: 02-03-2022 | Publish: 04-03-2022

## Analisis Potensi Komoditas Kopi Kabupaten/Kota di Indonesia Tahun 2015: Metode Fuzzy C-Medoid Clustering

## Adilla Zikra¹*, Hudan Dhardiri², Susi Yulianti³
¹Badan Pusat Statistik Kabupaten Mempawah
2 Badan Pusat Statistik Republik Indonesia
3 Badan Pusat Statistik Kabupaten Polewali Mandar
*E-mail: adilla.zikra@bps.go.id
Abstract. Indonesia is one of the largest producing and exporting countries of coffee in the world. 90% of coffee plantations  in  Indonesia  are  empowered  by  small  farmers.  By  that,  the  development  of  coffee  production  in Indonesia  has  a  great  influence  to  the  improvement  of  the  welfare  of  people  with  middle  to  lower  economic capacity and is able to encourage inclusive economic growth. However, until now Indonesia's coffee production still has a weak competitiveness compared to the other three exporting countries. The quality of Indonesian Arabica and Robusta coffee beans as export varieties is relatively low, causing the Indonesian coffee market share to be threatened.  This  reflects  that  the  government's  efforts  to  improve  the  quality  and  production  of  coffee  are  not optimal and not well targeted. Those efforts will run more effectively and efficiently when it’s applied to areas with high coffee production potential. Therefore, this study aimed to analyze which regions in Indonesia that have potential for coffee production and group them into clusters according to the characteristics of each region they have.  The  data  in  this  study  were  sourced  from  the  Indonesian  Coffee  Statistics  Publication  of  the  Directorate General of Plantations, Ministry of Agriculture in 2015 and the analytical method used is a descriptive method with graphs and Fuzzy C Medoid Clustering. The results of the robusta coffee clustering show that there are 28 districts/cities classified as high potential to develop this type of coffee with the characteristics of coffee plantation area, percentage of undamaged coffee plantation land, coffee productivity, and a high number of coffee farmers. Meanwhile, for Arabica coffee, there are 32 regions/cities classified as high potential with the characteristics of coffee plantation area and large number of coffee farmers. These results can be utilized by the local government as well as the central government to focus on the development of coffee production in these districts/cities.
Keywords: cluster; coffee; potency
Abstrak. Indonesia merupakan salah satu negara produsen dan eksportir kopi terbesar di dunia. Sebesar 90% perkebunan kopi di Indonesia diberdayakan oleh petani kecil. Hal tersebut menyebabkan perkembangan produksi kopi di Indonesia sangat berpengaruh terhadap peningkatan kesejahteraan masyarakat yang memiliki kemampuan ekonomi  menengah  ke  bawah  serta  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  secara  inklusif.  Namun,  hingga  saat  ini produksi  kopi  Indonesia  masih  memiliki  daya  saing  yang  lemah  dibandingkan  dengan  tiga  negara  eksportir lainnya.  Kualitas  biji  kopi  arabica  dan  robusta  Indonesia  sebagai  varietas  ekspor  yang  masih  tergolong  rendah menyebabkan  pangsa  pasar  kopi  Indonesia  menjadi  terancam.  Hal  tersebut  mencerminkan  bahwa  upaya pemerintah  dalam  meningkatkan  kualitas  serta  produksi  kopi  masih  kurang  maksimal  dan  tidak  tepat  sasaran. Upaya  tersebut  akan  berjalan  secara  lebih  efektif dan  efisien  apabila  diaplikasikan  pada  wilayah-wilayah  yang memiliki  potensi  produksi  kopi  yang  tinggi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis kabupaten/kota  di  Indonesia  yang  memiliki  potensi  produksi  kopi  serta  mengelompokannya  ke  dalam  klaster sesuai dengan karakteristik wilayah yang dimiliki. Data pada penelitian ini bersumber dari Publikasi Statistik Kopi Indonesia  Direktorat  Jenderal  Perkebunan,  Kementrian  Pertanian  tahun  2015.  Metode  analisis  yang  digunakan adalah metode deskriptif dengan grafik dan Fuzzy C Medoid Clustering . Hasil pengklasteran pada kopi robusta menunjukkan bahwa terdapat  28 kabupaten/kota tergolong  high  potential untuk  mengembangkan jenis kopi  ini dengan karakteristik luas lahan perkebunan kopi, persentase lahan perkebunan kopi tidak rusak, produktifitas kopi, dan  jumlah  petani  kopi  yang  tinggi.  Sementara  untuk  kopi  arabica,  terdapat  32  kabupaten/kota  tergolong  high potential  dengan  karakteristik  luas  lahan  perkebunan  kopi  dan  jumlah  petani  kopi  yang  besar.  Hasil  ini  dapat dimaanfaatkan oleh pemerintah daerah maupun pemerintah pusat  untuk memfokuskan pengembangan produksi kopi di kabupaten/kota tersebut.
Kata Kunci : cluster; coffee; potency

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara agraris yang kaya akan hasil pertanian. Sub sektor perkebunan memeliki beberapa  komoditi  yang  masih  perlu  dikembangkan  baik  dalam  budidaya,  pengolahan  maupun pemasarannya.  Kopi  merupakan  salah  satu  komoditi  unggulan  dalam  sub  sektor  perkebunan.  Kopi menjadi  komoditas  perkebunan  yang  memiliki  kontribusi  besar  dalam  menyumbang  devisa  negara dibandingkan komoditas perkebunan lainnya.
Menurut International Coffee Organization , pada musim tanam tahun 2016 hingga 2017 produksi dan nilai ekspor kopi Indonesia menempati urutan keempat setelah Brazil, Vietnam dan Kolombia. Pada tahun  tersebut  volume  produksi  kopi  Indonesia  diperkirakan  mencapai  11.491.000  Ton  kopi  dengan hampir  60%  diantaranya  diekspor  ke  luar  negeri.  Namun, menurut data  FAO (Food and Agriculture Organization), pada tahun 2016 luas panen kopi di Indonesia termasuk dalam 2 terbesar di Dunia yaitu sebesar 1,23 juta hektar. Hal ini menunjukan bahwa walaupun kopi memiliki potensi yang cukup kuat sebagai komoditas ekspor namun produktivitas di Indonesia masih rendah.
Indonesia-Investments  menyebutkan  bahwa  sebesar  90%  perkebunan  kopi  di  Indonesia diberdayakan oleh petani kecil. Hal tersebut menyebabkan perkembangan produksi kopi di Indonesia sangat  berpengaruh  terhadap  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat  yang  memiliki  kemampuan ekonomi menengah ke bawah serta mendorong pertumbuhan ekonomi secara inklusif. Namun, hingga saat ini produksi kopi Indonesia masih memiliki produktifitas yang rendah dibandingkan dengan tiga negara eksportir lainnya.
Hal tersebut mencerminkan bahwa upaya pemerintah dalam meningkatkan kualitas serta produksi kopi masih kurang maksimal dan tidak tepat sasaran. Upaya tersebut akan berjalan secara lebih efektif dan  efisien  apabila  diaplikasikan  pada  wilayah-wilayah  yang  memiliki  potensi  produksi  kopi  yang tinggi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kabupaten/kota di Indonesia yang memiliki potensi produksi kopi serta mengelompokannya ke dalam klaster sesuai dengan karakteristik wilayah yang dimiliki. Manfaat dari penelitian ini adalah bagi pemerintah selaku pembuat kebijakan, penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi serta menjadi bahan masukan dalam merumuskan berbagai kebijakan untuk meningkatkan produksi kopi di kabupaten/kota. Selain itu bagi peneliti lainnya agar dapat dijadikan referensi dan informasi bagi penelitian selanjutnya.

## METODE

## 2.1. Ruang Lingkup Penelitian
Data yang digunakan merupakan data cross-section pada perkebunan rakyat tiap kabupaten/kota pada tahun  2015.  Terdapat  353  kabupaten/kota  yang  menjadi  observasi  untuk  kopi  robusta  dan  139 kabupaten/kota yang menjadi observasi untuk kopi arabica.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  didapatkan  dari  publikasi Publikasi Statistik Kopi Indonesia Direktorat Jenderal Perkebunan, Kementrian Pertanian tahun 2015. Terdapat empat variabel yang digunakan dari publikasi tersebut, yakni luas lahan perkebunan kopi, luas lahan perkebunan kopi rusak, produktifitas kopi, dan jumlah petani kopi dirinci berdasarkan jenis kopi dan kabupaten/kota.

## 2.3. Metode Analisis
Terdapat  beberapa  metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yakni  analisis  deskriptif  dan analisis  klaster.  Analisis  deskriptif  yang  digunakan  adalah  berupa  grafik  dan  peta  tematik.  Analisis klaster  dengan  metode Fuzzy  C-Medoids digunakan  untuk  mengelompokkan  kabupaten/kota  di Indonesia berdasarkan potensi produksi kopi yang tinggi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Potensi Kopi Robusta
Dalam pengelompokan dengan metode Fuzzy C-Medoids diperlukan dua indikator yakni jumlah klaster (c) dan nilai fuzziers (m) yang digunakan. Berikut adalah perbandingan indeks validitas dari hasil Fuzzy C-Medoids dengan berbagai kombinasi k dan m:
Tabel 1 . Perbandingan Indeks Validitas Kopi Robusta Berdasarkan Jumlah Klaster dan Fuzzifiersss
Cluster fuzzifiers PC PE MPC 2 1.5 0.5483 0.6411 0.0965
Cluster fuzzifiers PC PE MPC 2 2 0.5213 0.6703 0.0427 2 2.5 0.5115 0.6805 0.0230 2 3 0.5078 0.6842 0.0156 2 3.5 0.5060 0.6860 0.0121 2 4 0.5051 0.6870 0.0101 3 1.5 0.8579 0.2603 0.7868 3 2 0.3934 1.0115 0.0902 3 2.5 0.3553 1.0658 0.0329 3 3 0.3482 1.0759 0.0223 3 3.5 0.3449 1.0807 0.0173 3 4 0.3431 1.0833 0.0146 4 1.5 0.7377 0.4730 0.6502 4 2 0.3064 1.2849 0.0753 4 2.5 0.2797 1.3319 0.0396 4 3 0.2701 1.3491 0.0268 4 3.5 0.2657 1.3570 0.0210 4 4 0.2634 1.3612 0.0179 5 1.5 0.7207 0.5265 0.6508 5 2 0.2801 1.4380 0.1001 5 2.5 0.2196 1.5669 0.0245 5 3 0.2159 1.5756 0.0199 5 3.5 0.2142 1.5796 0.0178 5 4 0.2133 1.5817 0.0167
Berdasarkan  indeks  validasi  didapatkan  hasil  bahwa  jumlah  klaster  dan  fuzziers  yang  optimum adalah sebesar 3 dan 1,5. Hasil dari analisis klaster tersebut kemudian dibandingkan nilai rata-rata nya sebagai berikut:
Tabel 2 . Rata-rata Variabel Kopi Robusta pada 3 Klaster yang Terbentuk
Kelompok Luas Lahan Produktifitas Jumlah Petani Persentase Lahan Baik Klaster 1 19239.8571 676.5357 22650.18 92.63277 Klaster 2 1079.9587 629.938 2001.062 90.38437 Klaster 3 775.2439 437.5488 1432.049 50.42673
Gambar 1 . Perbandingan Rata-rata antar Variabel tiap Klaster Kopi Robusta Luas Lahan Produktifitas Jumlah Petani Persentase Lahan Baik Klaster 1 Klaster 2
Klaster 3
Grafik  di  atas  menunjukkan  nilai  rata-rata  variabel  dari  setiap  klaster  yang  terbentuk  pada  kopi Robusta.  Berdasarkan hasil clustering menggunakan Fuzzy C-Medoids , pada jenis kopi Robusta, klaster yang terpilih adalah klaster 1 dengan luas lahan, persentase lahan baik, jumlah petani dan produktifitas yang terbesar dari ketiga klaster yang terbentuk.
Tabel 3 . Kabupaten/Kota Potensi Kopi Robusta dari Klaster 1
Kab. Banyuwangi Kab. Malang Kab. Bogor Kab. Manggarai timur Kab. Bondowoso Kab. Merangin Kab. Buleleng Kab. Muara enim Kab. Bulukumba Kab. Ogan komering ulu Kab. Dairi Kab. Ogan komering ulu selatan Kab. Empat lawang Kota Pagar alam Kab. Jember Kab. Rejang lebong Kab. Kepahiang Kab. Semarang Kab. Lahat Kab. Tabanan Kab. Lampung barat Kab. Tanggamus Kab. Lampung utara Kab. Temanggung Kab. Lumajang Kab. Way kanan Kab. Magelang Kab. Wonosobo
Tabel di atas menunjukkan Kabupaten/Kota yang memiliki potensi tertinggi dalam produksi kopi. Wilayah  potensi  tersebut  menyebar  di  beberapa  pulau  seperti  Jawa,  Sumatera,  Sulawesi,dan  Nusa Tenggara.  Dari  beberapa  pulau  tersebut  potensi  Kabupaten/Kota  paling  banyak  berada  di  Pulau Sumatera khususnya pada Provinsi Sumatera Utara, Sumatera Selatan, Lampung, Jambi dan Bengkulu.

## 3.2. Potensi Kopi Arabica
Dalam pengelompokan dengan metode Fuzzy C-Medoids diperlukan dua indikator yakni jumlah klaster (c) dan nilai fuzziers (m) yang digunakan. Berikut adalah perbandingan indeks validitas dari hasil Fuzzy C-Medoids dengan berbagai kombinasi k dan m:
Tabel 4 . Perbandingan Indeks Validitas Kopi Arabica Berdasarkan Jumlah Klaster dan Fuzzifiersss
Cluster fuzzifiers PC PE MPC 2 1.5 0.61079 0.57133 0.22157 2 2 0.52406 0.66608 0.04813 2 2.5 0.51491 0.67541 0.02982 2 3 0.51158 0.67877 0.02316 2 3.5 0.51002 0.68035 0.02003 2 4 0.50916 0.68121 0.01832 3 1.5 0.63413 0.63950 0.45119 3 2 0.36718 1.04618 0.05077 3 2.5 0.36226 1.05298 0.04339 3 3 0.35605 1.06236 0.03408 3 3.5 0.35310 1.06681 0.02965 3 4 0.35220 1.06815 0.02831 4 1.5 0.58094 0.77219 0.44126 4 2 0.35074 1.20372 0.13433 4 2.5 0.29020 1.31112 0.05360 4 3 0.28296 1.32413 0.04394 4 3.5 0.27888 1.33204 0.03851
Cluster fuzzifiers PC PE MPC 4 4 0.27665 1.33640 0.03554 5 1.5 0.48257 1.01326 0.35321 5 2 0.24956 1.50487 0.06195 5 2.5 0.24248 1.51966 0.05311 5 3 0.23633 1.53364 0.04541 5 3.5 0.23353 1.54014 0.04191 5 4 0.23273 1.54227 0.04091
Berdasarkan  indeks  validasi  didapatkan  hasil  bahwa  jumlah  klaster  dan  fuzziers  yang  optimum adalah sebesar 3 dan 1,5. Hasil dari analisis klaster tersebut kemudian dibandingkan nilai rata-rata nya sebegai berikut:
Tabel 5 . Rata-rata Variabel Kopi Arabica pada 3 Klaster yang Terbentuk Kelompok  Luas Lahan  Produktifitas  Jumlah Petani  Persentase Lahan Baik
Klaster 1 369.4 262.4545 644.0727 81.22375 Klaster 2 921.6731 811.9615 1419.1923 96.01329 Klaster 3 7855.6562 777.5 13775.8438 88.09352
Gambar 2 . Perbandingan Rata-rata antar Variabel tiap Klaster Kopi Arabica
Klaster 3 merupakan klaster dengan nilai rata-rata luas lahan dan jumlah petani yang paling tinggi dibandingkan dengan 2 klaster lainnya sehingga dapat disimpulkan bahwa klaster 3 merupakan wilayah dengan potensi tertinggi dalam produksi kopi.
Tabel 6 . Kabupaten/Kota Potensi Kopi Arabica dari Klaster 3
Kab. Aceh tengah Kab. Malang Kab. Bandung Kab. Mamasa Kab. Bangli Kab. Manggarai Kab. Bener meriah Kab. Manggarai timur Kab. Bondowoso Kab. Ngada Kab. Boyolali Kab. Pasuruan Kab. Buleleng Kab. Probolinggo Kab. Dairi Kab. Samosir Kab. Ende Kab. Simalungun Kab. Enrekang Kab. Sinjai Kab. Garut Kab. Situbondo Kab. Gayo lues
Kab. Solok selatan Luas Lahan Produktifitas Jumlah Petani Persentase Lahan Baik Klaster 1 Klaster 2
Klaster 3
Kab. Humbang hasundutan Kab. Tana toraja Kab. Jayawijaya Kab. Tapanuli utara Kab. Jember Kab. Timor tengah selatan Kab. Luwu Kab. Toraja utara
Tabel  di  atas  menunjukkan  32  kabupaten/kota  anggota  dari  klaster  3.  Wilayah  yang  berpotensi untuk produksi kopi arabica diantaranya adalah 9 kabupaten/kota yang berasal dari Pulau Sumatra, 9 dari  Pulau  Jawa,  7  dari  Bali  dan  Nusa  Tenggara,  6  dari  Sulawesi  dan  1  Kabupaten  dari  Papua  yaitu Kabupaten  Jayawijaya.  Sehingga  Pulau  Jawa  khususnya  Provinsi  Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur  serta Pulau  Sumatra    khususnya  Provinsi  Aceh,  Sumatra  Utara  dan  Sumatra  Barat  memiliki  potensi  yang besar dalam produksi kopi arabica

## 3.3. Rekomendasi Kebijakan
Dari hasil pengelompokan, didapatkan kabupaten/kota yang potensial dalam mengembangkan kopi. Di daerah-daerah yang potensial tersebut, dapat dibangun industri pengolahan kopi yang akan mendorong peningkatan kualitas ekspor kopi dan secara tidak langsung dapat meningkatkan produksi kopi. Karena selama ini, volume ekspor kopi  Indonesia terbesar dalam bentuk biji kopi, dan sedikit dalam bentuk kopi olahan (kopi bubuk, kopi panggang, kopi instan, dan lain-lain), sedangkan penguasa dunia industri kopi dikendalikan pasar kopi produk jadi atau olahan menurut Hutabarat (2010) dalam Bismo(2013). Dengan  memfasilitasi  ke  arah  pengindustrian  kopi  sebelum  diekspor  akan  dapat  membuat  kopi Indonesia  mampu  bersaing.  Dalam  menentukan  produk  olahan  yang  akan  di  ekspor,  Indonesia seharusnya mulai berfokus melihat peluang pada minat konsumen kopi dunia. Selain iu, dari sisi bisnis, perlu mengembangkan brand yang dapat membuat kopi Indonesia yang kaya dengan cita rasa ini dapat lebih  dikenal  dunia  Internasional,  seperti  kopi  Gayo,  kopi  Papua  Wamena,  kopi  Mandailing,  kopi Lampung, kopi Jawa, kopi Kintamani, kopi Toradja, kopi Aceh, kopi Luwak, Kopi Flores, dsb.
Selain itu, menurut data FAO, pada tahun 2015 produktifitas kopi di Indonesia terendah dari kelima negara  pengekspor  kopi  di  dunia,  yaitu  hanya  0,5  ton/ha,  sedangkan  vietnam  2,4  ton/ha  dan  brazil sebesar 1,5 ton/ha. Keadaan ini diduga kuat karena umumnya kopi di Indonesia diproduksi oleh petani dengan  teknologi  yang  sangat  sederhana  dan  kurangnya  peremajaan  tanaman.  Berdasarkan  fakta tersebut, maka kebijakan yang dapat dirumuskan adalah
1. Usaha peningkatan akses petani terhadap sumber pembiayaan agar petani dapat terus berkembang memajukan aktifitas produksinya
2. Dilakukan peremajaan secara bertahap terhadap tanaman kopi yang sudah berumur tua dan kurang produktif dengan bibit kopi yang unggul agar produktivitasnya dapat meningkat.
3. Teknologi  dan  inovasi  dalam  peningkatan  produktifitas  melalui  penelitian  dan  pengembangan harus terus dilakukan agar kopi Indonesia memiliki daya saing yang lebih baik. Serta, mengadakan penyuluhan rutin kepada petani di mulai dari daerah-daerah potensial mengenai penemuan dalam penelitian yang telah dilakukan.
Setelah melakukan peningkatan melalui sisi internal, kita juga patut menelaah sisi eksternal melalui market share kopi Indonesia dibandingkan dengan Brazil dan Vietnam. Di beberapa negara, ekspor kopi Indonesia sangat kecil jika dibandingkan dengan Brazil dan Vietnam. Masih banyak negara-negera yang market share kopi Indonesia sangat kecil dan jauh dari Brazil dan Vietnam, seperti Belanda, Norwegia, Belgia, Finlandia, dsb. Dikarenakan permasalahan tersebut, maka kebijakan yang dapat diambil yaitu melakukan lobi dagang patut dipertimbangkan pemerintah melalui kebijakan harga maupun non harga kepada negara-negara dengan market share kopi Indonesia yang masih rendah. Hal tersebut dilakukan supaya memperluas dan memperbanyak pangsa pasar komoditi kopi di Indonesia.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis,  kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah  terdapat  28 kabupaten/kota  tergolong  high  potential  dalam  pengembangan  kopi  robusta  di  Indonesia  dengan karakteristik luas lahan perkebunan kopi, persentase lahan perkebunan kopi tidak rusak, produktifitas kopi, dan  jumlah petani  kopi  yang  tinggi.  Sedangkan untuk  kopi  arabica,  terdapat  32 kabupaten/kota tergolong high potential untuk dikembangkan di Indonesia dengan karakteristik luas lahan perkebunan kopi  dan  jumlah  petani  kopi  yang  besar.  Rekomendasi  dari  penelitian  ini  adalah  pemerintah  dapat meningkatkan  akses  pembiayaan  modal,  melakukan peremajaan  tanaman  kopi,  dan  mengembangkan
teknologi  dan  inovasi  guna  meningkatkan  produksi  kopi  di  Indonesia  khususnya pada  daerah  daerah yang  tergolong high  potential.  Bagi  peneliti  lain,  diharapkan  dapat  mengembangkan  atau  melakukan penelitian lebih lanjut baik dari segi variabel maupun metode yang digunakan dalam mengidentifikasi daerah high potential

## DAFTAR PUSTAKA
Arnaz, Eka Pratiwi. 2013. Analisis Permintaan Kopi Lampung ke Jepang Periode 2000-2012. Skripsi Sarjana Sains Terapan. Sekolah Tinggi Ilmu Statistik. Jakarta.
Direktorat Jenderal Perkebunan Kementrian Perkebunan. 2017. Statistik Perkebunan Indonesia 2015- 2017. Jakarta: Sekretariat Direktorat Jenderal Perkebunan
http://bps.go.id . Tentang data kopi Indonesia. Diakses pada Januari 2018. http://www.fao.org/faostat/en/#data/QC . Tentang data kopi secara internasional. Diakses pada Januari 2021.
https://www.indonesia-investments.com/id/bisnis/komoditas/kopi/item186 .  Tentang  produksi  kopi Indonesia. Diakses pada Januari 2021.
Iqbal, Muhammad dan Iwan Setiajie Anugrah. 2009. Rancang Bangun Sinergi Kebijakan Agropolitan dan  Pengembangan  Ekonomi  Lokal  Menunjang  Percepatan  Pembangunan  Wilayah.  Jurnal Analisis Kebijakan Pertanian. Volume 7 No. 2, Juni 2009: 169-188.
Krishnapuram,  Raghu dkk. 2001. Low-Complexity  Fuzzy  Relational  Clustering  Algorithms  for  Web Mining. IEEE Transactions On Fuzzy Systems, Vol. 9, No. 4, August 2001.
Maulana,  Mohamad.  2004.  Peranan  Luas  Lahan,  Intensitas  Pertanaman  dan  Produktivitas  Sebagai Sumber Pertumbuhan Padi Sawah di Indonesia 1980-2001. Jurnal Agro Ekonomi, Vol.22 No.1 Nalurita, Sari. Et al. 2014. Analisis Daya Saing dan Strategi Pengembangan Agribisnis Kopi Indonesia. Jurnal Agribisnis Indonesia, Vol.2 No.1.
Nugroho,  S.B.M.,  2004.  Model  Ekonomi  Basis  untuk  Perencanaan  Pembangunan  Daerah.  Jurnal Dinamika Pembangunan (JDP), 1(Nomor 1), hal.23-30.
Paolo  Giordani  dan  Maria  Brigida  Ferraro.  2015.  Package  ‘fclust’.  Diakses  melalui https://cran.r- project.org/web/packages/fclust/fclust.pdf .
Pindyck, RS., Dan Rubinfeld, DL. 1999. Mikro Ekonomi. Jakarta: Prehallindo. Saputra, E. 2008. Kopi. Harmoni. Yogyakarta. Soekartawi. 1990. Teori Ekonomi Produksi, dengan Pokok Bahasan Analisis Fungsi Cobb-Douglass. Jakarta.
Supranto, J.. 1988. Statistik: Teori dan Aplikasi. Jilid 1. Erlangga. Jakarta. Sutomo, Slamet. 2015. Sistem Data dan Perangkat Analisis Ekonomi Makro. Bandung: Corbooks.