## Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen Lada Terbesar di Dunia dan Implikasinya bagi Indonesia
(Changes  in  the  Production  and  Trade  of  the  Main  Pepper- Producing Countries in the World and Implications for Indonesia)

## Muhammad Ibnu
Jurusan Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Lampung, Jl. Prof. Dr. Soemantri Brojonegoro No. 1 Bandar Lampung, 35145, Indonesia E-mail: muhammad.ibnu@fp.unila.ac.id

## ARTICLE INFO ABSTRACT
Article history Submitted: August 28, 2022 Accepted: January 29, 2023
Published: March 15, 2023
Keywords:
agribusiness,
macro indicators, pepper, production, trade The  production  and  trade  of  agricultural  products  in  global  markets will undergo changes due to shifts in demand and production patterns. Although  demand  for  pepper  is  likely  to  remain  strong,  pepper production is prone to fluctuations due to various factors, particularly natural  ones.  This  study  aims  to  predict  future  changes  in  the production and trade of the world's largest pepper-producing countries and  identify  macro-level improvements needed  to  enhance  the pepper production  and  trade  system  in  Indonesia.  Using  time-series  analysis (i.e.,  double  exponential  smoothing)  with  FAOSTAT  data  from  1961 - 2020, this study predicts that the competitive landscape among pepper- producing  countries  is  likely  to  change  over  the  next  15  years.  Some producing countries may overtake others in terms of pepper production and trade. Consequently, Indonesia needs to respond to these changes by implementing various sectoral-level improvements, such as investing in  sustainable development, improving infrastructure,  and  addressing political factors, in addition to improving farmer-level practices.
Copyright  ©  2023  Author(s).  This  work  is  licensed  under a  Creative  Commons  Attribution- ShareAlike 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Lada  ( Piper  nigrum L.)  merupakan  rempah-rempah  yang  pertama  kali  dikenal  oleh  dunia Barat,  melalui  berbagai  masakan  dan  obat-obatan  tradisional  Asia  (Takooree  et  al.,  2019).  Lada mulanya  dibudidayakan  di  wilayah  pesisir  barat  India  dan  kemudian  menyebar  ke  negara-negara tropis lainnya (Akbar, 2020). Saat ini Indonesia merupakan salah satu negara produsen lada terbesar di dunia, selain Vietnam, Brazil, India, Sri Lanka, Cina, Malaysia, Tajikistan, Meksiko, dan Thailand. Pada  tahun  2015-2020,  produksi  rata-rata  lada  Indonesia  mencapai  87,13  ribu  ton,  lebih  rendah dibandingan Vietnam (240,58 ribu ton), namun relatif lebih tinggi dibandingkan Brazil (85,17 ribu ton), India (65 ribu ton), dan Sri Lanka (38,63 ribu ton) (FAOSTAT, 2022). Sebagian besar produksi lada  Indonesia  terkonsentrasi  di  Lampung  (lada  hitam)  dan  Bangka  Belitung  (lada  putih).  Di Malaysia, pusat penghasil lada adalah Serawak, sedangkan di Brazil, daerah penghasil lada terbesar adalah Para. Di India, daerah Selatan merupakan pusat penghasil lada, terutama Kerala (Akbar, 2020; Ravindran & Kallupurackal, 2012).
Pada  tahun  2008-2010,  Madagaskar  termasuk  dalam  sepuluh  besar  negara  penghasil  lada terbesar di dunia, namun posisinya telah digantikan oleh Tajikistan.  Indonesia sempat menempati posisi  ke  pertama  di  dunia  dalam  produksi  ladanya,  namun  sejak  tahun  2004  Vietnam  dapat
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
mengungguli Indonesia (FAOSTAT, 2022). Data menunjukkan bahwa, walaupun memiliki luas area panen lada yang lebih kecil, Vietnam memiliki tingkat produktivitas yang relatif jauh lebih baik dari Indonesia. Pada tahun 2015-2020, produktivitas lada Vietnam mencapai 2,53 ton/ha dibandingkan dengan Indonesia yang hanya 0,47 ton/ha (FAOSTAT, 2022).
Pada  tahun  2005-2006,  Indonesia  mengalami  lompatan  cukup  besar  dalam  luas  area  panen ladanya, bertambah sekitar 67,5 % dari 115.000,00 ha (2005) menjadi 192.604,00 ha (2006). Pada tahun 2015-2020, rata-rata luas area panen lada Indonesia  mencapai sekitar 184.805,17 ha, relatif cukup luas  dibandingkan  dengan  India (133.166,67  ha)  dan  Vietnam (95.747,00  ha) (FAOSTAT, 2022). Terkait ekspor, Indonesia sejak tahun 1986 telah mengekspor lada ke lima benua. Pada tahun 2020, Asia merupakan pasar terbesar bagi lada Indonesia (74,43%), diikuti Amerika (12,90%), Eropa (12,06%), Oseania (0,42%), dan Afrika (0,20%) (FAOSTAT, 2022). Dalam kurun waktu lima tahun terakhir (2015-2020), Indonesia berada pada posisi ke dua sebagai eksportir utama lada dunia, setelah Vietnam. Namun, nilai rata-rata ekspor lada Indonesia (279,10 juta US $) relatif jauh lebih rendah dibandingkan Vietnam (970,63 juta US $), atau hanya sekitar 28,8% dari nilai rata-rata ekspor negara tersebut (FAOSTAT, 2022).
Walaupun tercatat sebagai produsen lada yang signifikan di dunia, Indonesia juga mengimpor lada.  Dari  sepuluh  negara  produsen  lada  terbesar  di  dunia,  Indonesia  menempati  posisi  ke  tujuh, sebagai pengimpor lada dengan nilai rata-rata impor (2015-2020) sebesar 8,02 juta US $ (FAOSTAT, 2022).  Negara  produsen yang  mengimpor lada  paling signifikan  adalah  India,  Vietnam, dan  Cina Daratan dengan nilai impor rata-rata (2015-2020) mencapai 143,52 juta US $, 96,52 juta US $, dan 42,11 juta US $. Indonesia mengimpor lada sejak tahun 1975, dan setidaknya mengalami tiga kali lonjakan yang cukup besar dalam nilai impor ladanya selama 25 tahun terakhir. Lonjakan pertama pada tahun 1996-1997, lonjakan kedua pada tahun 1998-1999, dan lonjakan ketiga pada tahun 2013- 2014. Pada tahun 1996-1997, nilai impor lada Indonesia naik 21,09% dari 94,00 juta US $ menjadi 2.076,00 juta US $. Pada tahun 1998-1999, naik 508,83% dari 18,00 juta US $ menjadi 9.177,00 juta US $, dan pada tahun 2013-2014 naik 11,93% dari 3.783,00 juta US $ menjadi 48.911,00 juta US $.
Produksi lada rentan berfluktuasi karena berbagai faktor, terutama faktor alam seperti kemarau panjang atau hujan yang terus menerus, dan serangan hama dan penyakit (Pitono, 2018; Prasmatiwi & Evizal, 2020; Tullah et al., 2018; Yanti et al., 2018). Namun, permintaan lada tampaknya akan tetap  ada  karena  lada,  yang  dikenal  sebagai the  king  of  spice (raja  rempah-rempah),  merupakan bumbu dapur yang hampir selalu diberikan untuk menambah cita rasa berbagai masakan. Menurut Voora et al (2019), terdapat indikasi bahwa produksi dan perdagangan produk-produk pertanian di pasar  global  akan  berubah,  baik  karena  perubahan  permintaan  maupun  karena  perubahan  pola produksi.
Masih  jarang  studi  yang  fokus  tentang  lada,  terutama  studi-studi  mengaitkan  perubahan produksi  dan  perdagangan  lada  Indonesia dengan  tren  produksi  dan  perdagangan  negara-negara produsen lada di dunia. Dengan demikian, p enelitian ini bertujuan memprediksi perubahan produksi dan perdagangan negara-negara penghasil lada terbesar di dunia di masa datang dan mengidentifikasi perbaikan-perbaikan  (di  tingkat  makro)  yang  perlu  dilakukan  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem produksi dan perdagangan lada di Indonesia. Penelitian ini relevan bagi para pemangku kepentingan ( stakeholders ) lada Indonesia karena prediksi dapat menggambarkan peta persaingan produksi dan perdagangan  lada  di  masa  datang.  Dengan  demikian, stakeholders lada  Indonesia  bisa mempertimbangkan langkah-langkah yang tepat untuk merespons persaingan tersebut. Penelitian ini
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
didorong  oleh  asumsi  bahwa  perbaikan  yang  bersifat  makro  (misalnya,  meningkatkan  daya  tarik sektor  pertanian  terutama  bagi  generasi  muda  perdesaan)  akan  memberikan  dampak  yang  lebih menyeluruh bagi sektor pertanian pada umumnya dan agribisnis lada pada khususnya.

## METODE PENELITIAN
Tujuan  pertama  penelitian  dicapai  melalui  analisis time  series untuk  aspek-aspek  terkait produksi (luas area panen , hasil panen, dan produktivitas) dan perdagangan (ekspor dan impor) lada. Analisis time series bertujuan untuk memprediksi tingkat pertumbuhan tahunan ( compound annual- growth rate ) aspek-aspek produksi dan perdagangan dari sepuluh negara produsen lada terbesar di dunia. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperolah dari database FAO (FAOSTAT). Data yang dipergunakan adalah data tahun 1961 sampai dengan 2020 yang diproyeksikan selama 15 tahun ke depan (2021-2035). Pada saat penelitian ini dilakukan pada bulan Juni-Agustus 2022, data tahun 2020 adalah data paling terkini ( up to date ) yang ada di FAOSTAT.
Analisis time  series dilakukan  dengan  perangkat  lunak  Minitab  versi  19,  dan  metode  yang digunakan adalah double exponential smoothing. 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 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  (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 CO 2 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).
Untuk 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  analisis  lingkungan  pendukung  ( enabling environtment )  untuk  sektor  pertanian  pada umumnya dan  untuk  sub  sektor  perkebunan  lada  pada khususnya.  Lingkungan  pendukung  difokuskan  pada  indikator-indikator  makro  yang  terkait investasi, populasi, pembangunan berkelanjutan, dan politik. Indikator makro yang terkait investasi yaitu  aliran  pembangunan  ke  pertanian  ( development  flow  to  agriculture/DFA );  kredit  untuk pertanian ( agricultural credit ); pengeluaran pemerintah untuk pertanian ( government expenditure to
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
agriculture ),  dan  investasi  asing  langsung  ke  pertanian  ( foreign  direct  investment/FDI  to agriculture ). Indikator makro yang terkait populasi yaitu pekerjaan di sektor pertanian ( employment in  agricultural  sector ).  Indikator  yang  terkait  pembangunan  berkelanjutan  yaitu  nilai  tambah  di sektor  pertanian  ( value  added  in  agricultural  sector )  dan  Indeks  Orientasi  Pertanian  ( Agriculture Orientation  Index ),  sedangkan  indikator  politik  yaitu  Indeks  Stabilitas  Politik.  Data  lingkungan pendukung atau indikator-indikator makro tersebut juga diperolah dari database FAO (FAOSTAT). Namun, berbeda dari data produksi dan perdagangan yang umumnya tersedia dari tahun 1961 sampai tahun 2020, data-data indikator makro hanya tersedia untuk periode sepuluh atau dua puluh tahun terakhir.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Prediksi Perubahan Produksi dan Perdagangan Sepuluh Negara Produsen Lada Terbesar di Dunia (2021-2035)
Tabel  1  menunjukkan  prediksi  tingkat  pertumbuhan  tahunan  indikator  produksi  dan perdagangan  negara-negara  produsen  lada  terbesar  di  dunia  (tahun  2021  sampai  dengan  2035). Beberapa negara diperkirakan menonjol dibandingkan negara-negara lain dalam satu atau dua aspek yang terkait perubahan produksi dan perdagangan. Indonesia diprediksi akan cukup menonjol dalam hal  penurunan  impor  lada,  sama  halnya  dengan  Brazil  dan  Sri  Lanka.  Malaysia  tampaknya  akan mengalami  penurunan  dalam  hal  luas  area  panen  ladanya.  Hampir  semua  negara  produsen  lada diprediksi  memiliki  tingkat  pertumbuhan  produksi  lada  yang  positif,  kecuali  Thailand  yang tampaknya akan mengalami penurunan produksi yang signifikan.
Tabel 1. Prediksi tingkat pertumbuhan tahunan (%) indikator produksi dan perdagangan (2021-2035)
Produksi Luas lahan  Produktivitas Ekspor Impor Brazil 2,05 4,12 1,01 1,29 -3,95 Cina Daratan 0,31 0,93 0,55 1,52 1,66 India 0,75 0,87 1,19 -2,33 1,19 Indonesia 1,12 1,12 -2,34 -0,27 -4,80 Malaysia 1,16 -3,12 1,86 -4,61 -0,87 Meksiko 2,04 1,43 1,58 -4,56 1,65 Sri Lanka 2,83 1,73 1,37 1,24 -208,72 Tajikistan 2,55 2,77 2,02 NA 2,86 Thailand -200,44 0,08 0,08 2,11 1,92 Vietnam 1,39 1,39 0,32 1,08 1,78
Keterangan: NA= data tidak tersedia Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022)
Brazil  dan  Tajikistan  diprediksi  melakukan  ekspansi  area  panen  ladanya  dengan  tingkat pertumbuhan tahunan masing-masing sebesar 4,12% dan 2,77%. Kedua negara tersebut diprediksi menjadi  nomor  satu  dan  dua  dalam  hal  tingkat  pertumbuhan  area  panen  ladanya,  sedangkan Indonesia berada di posisi ke enam (1,12% per tahun) sedikit di bawah Vietnam (1,39% per tahun) di posisi ke lima. Hampir semua negara diprediksi memiliki tingkat pertumbuhan tahunan area panen lada yang positif, kecuali Malaysia, yaitu menurun sekitar -3,12% per tahun.
Terkait  hasil  produksi  lada,  Sri  Lanka,  Tajikistan,  Brazil,  dan  Meksiko  diprediksi  akan memiliki tingkat pertumbuhan tahunan produksi di atas 2%. Ketiga negara tersebut diprediksi hasil produksinya tumbuh masing-masing sebesar 2,83% per tahun, 2,55% per tahun, 2,05% per tahun, dan  2,04% per tahun. Sementara itu Indonesia berada pada posisi ke tujuh (1,12% per tahun) setelah
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
Vietnam (1,39% per tahun) dan Malaysia (1,16% per tahun). Di antara sepuluh negara penghasil lada terbesar di dunia, Thailand diprediksi mengalami tingkat pertumbuhan hasil produksi yang terburuk, yaitu -200,44% per tahun.
Tajikistan, Malaysia, dan Meksiko diprediksi menempati posisi tiga teratas dalam hal tingkat pertumbuhan produktivitas, yaitu 2,02% per tahun, 1,86% per tahun, dan 1,58 % per tahun. Indonesia merupakan  satu-satunya  negara  produsen  lada  yang  diprediksi  tingkat  pertumbuhan  produktivitas ladanya  negatif,  yaitu  -2,34%  per  tahun.  Kondisi  Indonesia  ini  diprediksi  sedikit  berbeda  dari Thailand.  Meskipun  produksinya  diperkirakan  menurun  signifikan,  tingkat  produktivitas  lada Thailand belum menyentuh angka negatif, yaitu 0,08% per tahun.
Seiring  dengan  tingkat  pertumbuhan  tahunan  luas  area  dan  hasil  panen  ladanya,  Brazil diprediksi  ekspor  lada  tumbuh  sebesar  1,29%  per  tahun.  Vietnam  diperkirakan  ekspor  ladanya tumbuh positif sebesar 1,08% per tahun, sedangkan Tajikistan diperkirakan belum memiliki produksi yang cukup untuk ekspor. Tajikistan sempat tercatat melakukan ekspor lada pada tahun 1969-1984, namun sejak saat itu tidak terdapat catatan ekspor lada lagi dari negara tersebut (FAOSTAT, 2022). Thailand,  meskipun  produksi  ladanya  menurun  dan  areal  panen  ladanya  diperkirakan  tumbuh stagnan,  ekspor  ladanya  tumbuh  positif,  yaitu  2,11% per  tahun.  Indonesia  diprediksi  berada  pada posisi ke tujuh dalam tingkat pertumbuhan ekspor ladanya, yaitu menurun sekitar -0,27% per tahun, walaupun  diperkirakan tidak  seburuk  India  (-2,33%  per  tahun),  Meksiko  (-4,56%  per  tahun),  dan Malaysia (-4,61% per tahun).
Negara-negara produsen yang diperkirakan impor ladanya akan meningkat adalah Sri Lanka ( 2,86 %  per tahun),  Thailand  ( 1,92 %  per tahun),  Vietnam ( 1,78 %  per tahun), Brazil  ( 1,66% per tahun), Malaysia  ( 1,65%  per  tahun),  dan  Cina  (1,19%  per  tahun). Meksiko  diprediksi  akan menurun tingkat impor ladanya secara fantastis ( -208,72 % per tahun), diikuti oleh India ( -4,80% per tahun), Tajikistan (-3,95 % per tahun ), dan Indonesia ( -0,87 % per tahun). Secara keseluruhan, Indonesia diprediksi tidak terlalu baik dalam  pertumbuhan kinerja produksi dan perdagangan luar negeri ladanya. Walaupun produksi dan area panen lada diperkirakan tumbuh positif, produktivitas dan ekspor lada Indonesia tumbuh negatif.
Negara-negara  tujuan  utama  ekspor  lada  Indonesia  adalah  Amerika  Serikat,  Singapura, Belanda,  dan  Jerman.  Pada  tahun  2015-2020,  nilai  total  ekspor  lada  Indonesia  ke  negara-negara tersebut telah menurun sebesar 85,34% dari, 239,31 juta US $ (2015) menjadi 35,08 juta US $ (2020). Pada kurun waktu tersebut, Indonesia secara rata-rata mengekspor lada ke Amerika Serikat sebesar 47,71 juta US $, ke Singapura sebesar 23,89 juta US $, ke Belanda sebesar 15,66 juta US $, dan ke Jerman  sebesar  13,64  juta  US  $.  Walaupun  ekspor  cenderung  menurun,  produksi  lada  Indonesia tampaknya  dapat  memenuhi  kebutuhan  pasar  dalam  negeri,  sehingga  kebutuhan  impor  diprediksi semakin berkurang (Gambar 1).
Gambar  1.  Prediksi  tingkat  pertumbuhan  tahunan  (%)  indikator  produksi  dan  perdagangan  lada Indonesia (2021-2035).
Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022)
Untuk  perdagangan  antara  sesama  produsen  lada,  Indonesia  memiliki  nilai  rata-rata  ekspor minus impor yang masih positif untuk kurun waktu 2010-2020 (Tabel 2). Vietnam, India, Cina, dan Malaysia merupakan mitra dagang yang penting bagi Indonesia. Pada tahun 2010-2020, ekspor lada Indonesia Cina dan India rata-rata mencapai 11,77 juta US $ dan 24,33 juta US $, atau mengalami peningkatan dari tahun 2010 ke tahun 2020. Namun, ekspor Indonesia ke Vietnam telah turun -1,09% per tahun dari 52,69 juta US $ (2010) menjadi 47,23 juta US $ (2020). Penurunan ekspor terbesar adalah ke Malaysia (-6,47% per tahun), dari 4,89 juta US $ (2010) menjadi 2,51 juta US $ (2020).
Tabel 2. Matriks perdagangan Indonesia dengan sesama negara produsen lada (2010-2020)
Negara mitra Rata-rata ekspor ke- (juta US $) Tingkat pertumbuhan ekspor  (%) Rata-rata impor dari- (juta US $) Tingkat pertumbuhan impor (%) Ekspor- impor (juta US $) Brazil NA NA 0,97 NA NA Cina Daratan 11,77 30,40 0,06 NA 11,71 India 24,33 1,24 0,13 -62,5 24,20 Malaysia 6,16 -6,47 1,64 NA 4,53 Meksiko 0,09 NA NA NA NA Sri Lanka 1,58 NA NA NA NA Thailand 0,38 40,98 0,01 -10,0 0,37 Vietnam 75,46 -1,09 7,64 -95,2 67,82 Keterangan: NA= data tidak tersedia
Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022)

## Perbandingan Kondisi Lingkungan Pendukung Produksi dan Perdagangan Lada di Negara- negara Produsen Lada
Gambar  2  memperlihatkan  bahwa  rata-rata  harga  lada  di  tingkat  petani  Indonesia  pada umumnya  cukup  baik,  namun  relatif  jauh  lebih  rendah  dibandingkan  harga  lada  di  tingkat  petani Cina.    Banyak  faktor  yang  mempengaruhi  harga  di  tingkat  petani,  termasuk  di  antaranya  adalah adanya lingkungan pendukung ( enabling environment ) yang cukup dan berfungsi dengan baik untuk sistem produksi dan perdagangan lada.
-6,00 -5,00 -4,00 -3,00 -2,00 -1,00 0,00 1,00 2,00 1 T in g k at p er tu m b u h an ( % )
Produksi Luas lahan Produktivitas Ekspor Impor

## Gambar 2. Rata-rata harga lada di tingkat produsen tahun 2000-2020 (US $ per ton)
Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022)
Sebagian besar perkebunan atau area panen lada di Indonesia (99,998%) dikelola oleh petani kecil ( smallholders )  (Direktorat Jenderal  Perkebunan,  2020).  Pulau  Sumatera memiliki kontribusi dominan dalam produksi lada di Indonesia (71,6%), dengan jumlah area panen sekitar 116.116 ha atau mencapai 60,96% dari seluruh area panen lada di Indonesia  (Direktorat Jenderal Perkebunan, 2020).  Banyak  petani  lada  di  Indonesia  menanam  lada  secara  ekstensif  atau  polikultur  sehingga kurang fokus merawat tanaman ladanya (Evizal, 2000; Oktaviandi, 2017). Mereka kurang melakukan berbagai kegiatan terkait praktik pertanian yang baik seperti penggunaan bibit unggul, pemupukan, pemangkasan,  dan  perawatan  kebersihan  kebun  (Evizal,  2000;  Oktaviandi,  2017).  Sebenarnya banyak  petani  yang  telah  memahami  perlunya  praktik  pertanian  yang  baik,  namun  berbagai keterbatasan, terutama modal usaha, sering kali membuat petani tidak bisa mengelola usaha ladanya dengan optimal (Kusmaria et al., 2022).
Tabel 3. Kredit pertanian di negara-negara penghasil lada (2000-2020)
Negara Rata-rata (juta US $) Proporsi kredit pertanian dibandingkan total kredit (%) India 30.371,45 8,30 Indonesia 11.827,12 5,25 Brazil 7.736,85 1,13 Malaysia 4.436,23 1,36 Thailand 2.020,16 1,36 Sri Lanka 1.317,60 7,32 Tajikistan 214,06 11,72 Cina Daratan NA NA Meksiko NA NA Vietnam NA NA
Keterangan: NA= data tidak tersedia Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022)
Modal  usaha  dibutuhkan  petani  untuk  berbagai  kegiatan  usah  tani,  seperti  membeli  bibit, pupuk, dan obat-obatan pembasmi hama dan penyakit. Khususnya lada, tanaman ini membutuhkan pengairan  yang  cukup  terutama  saat  awal  masa  tanam,  dan  biasanya  memerlukan  rambatan  agar pertumbuhannya maksimal (Anggraini et al., 2021; Sari et al., 2022; Siswanto et al., 2021). Salah
0,00 1.000,00 2.000,00 3.000,00 4.000,00 5.000,00 6.000,00 7.000,00 8.000,00 9.000,00 Har g a (US $ .to n -1 )
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
satu sumber modal bagi petani adalah tersedianya akses untuk kredit usaha pertanian. Dibandingkan negara-negara  produsen  lada  yang  lain,  kredit  untuk  pertanian  di  Indonesia  relatif  cukup  besar, namun  jauh tertinggal  dari  India.  Proporsi  kredit pertanian  dibandingkan total kredit  di  Indonesia sekitar 5,25% atau rata-rata mencapai 11.827,12 juta US $ per tahun (lihat Tabel 3). Namun, sektor pertanian  di  Indonesia  terdiri  dari  beberapa  sub  sektor  (yaitu  tanaman  pangan,  perkebunan, kehutanan, peternakan, dan perikanan); sub sektor perkebunan sendiri menaungi tidak hanya lada, tetapi berbagai komoditas unggulan lain seperti kopi, kakao, cengkeh, teh, kelapa sawit dan lain-lain. Oleh karena itu, akses kredit bagi petani lada kemungkinan masih sangat terbatas.
Pengeluaran pemerintah untuk sektor pertanian memberikan dukungan untuk sektor tersebut agar  berkembang.  Pengeluaran  pemerintah  Indonesia  untuk  pertanian  relatif  lebih  besar  daripada pengeluaran pemerintah Vietnam, namun relatif jauh lebih kecil daripada Brazil dan Meksiko (Tabel 4). Namun sekali lagi perlu diperhatikan bahwa perkebunan hanyalah salah satu sub sektor dari sektor pertanian,  dan lada  hanyalah  satu  dari  sekian  banyak  komoditas di  dalam sub sektor  perkebunan. Oleh  karena  itu,  pengeluaran  pemerintah  Indonesia  untuk  sektor  pertanian  tampaknya  belum memberikan pengaruh yang signifikan untuk  perkembangan agribisnis lada.
Tabel 4. Pengeluaran pemerintah untuk sektor pertanian (2009-2020)
Negara Rata-rata (juta US $) Proporsi pengeluaran pemerintah untuk pertanian  dibandingkan total pengeluaran (%) Brazil 6.267,53 1,05 Meksiko 4.364,00 2,28 Indonesia 586,07 0,55 Vietnam 120,53 0,53 India NA NA Malaysia NA NA Thailand NA NA Sri Lanka NA NA Tajikistan NA NA Cina Daratan NA NA
Keterangan: NA= data tidak tersedia Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022)
Pengeluaran  pemerintah  merupakan salah satu  sumber  utama investasi di bidang  pertanian. Laporan FAO tahun 2012 telah mengakui bahwa berinvestasi di bidang pertanian adalah salah satu strategi  paling  efektif  untuk  mengurangi  kemiskinan  dan  kelaparan  serta  mempromosikan keberlanjutan (FAO, 2022). Namun, terlepas dari bukti yang ada bahwa investasi pertanian sangat penting untuk mendorong pertumbuhan pertanian dan mengurangi kemiskinan dan kelaparan, bagian pertanian  dalam  pengeluaran  pemerintah  cenderung  menurun  di  banyak  negara  (FAO,  2022; UNCTAD, 2016).
Salah  satu  ukuran  untuk  menunjukkan  sejauh  mana  pengeluaran  pemerintah  di  bidang pertanian  mencerminkan  (atau  tidak)  pentingnya  pertanian  dalam  perekonomian  di  suatu  negara adalah  Indeks  Orientasi  Pertanian  ( agriculture  orientation  index /AOI)  (UNCTAD,  2016).  Indeks Orientasi Pertanian diukur sebagai pengeluaran pemerintah untuk pertanian dibagi dengan pangsa nilai  tambah  pertanian  dari  PDB,  di  mana  pertanian  mengacu  pada  sektor  pertanian,  kehutanan, perikanan dan perburuan (FAO, 2022; UNCTAD, 2016). Indeks Orientasi Pertanian lebih besar dari 1 (satu) mencerminkan orientasi yang lebih tinggi terhadap sektor pertanian, yang menerima bagian
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
pengeluaran pemerintah yang lebih tinggi dibandingkan dengan kontribusinya terhadap nilai tambah ekonomi (Bathla & Aggarwal, 2022; UNCTAD, 2016). Gambar  3 menampilkan Indeks Orientasi Pertanian ( Agriculture Orientation Indeks ) di negara-negara produsen lada.
Gambar 3. Indeks Orientasi Pertanian ( Agriculture Orientation Indeks )
Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022)
Pada tahun 2020, Brazil dan Malaysia memiliki Indeks Orientasi Pertanian lebih besar dari 1 (satu), sedangkan Indonesia hanya memiliki indeks sebesar 0,46 atau menurun dari tahun 1995 yang sebesar 0,52. Penurunan Indeks Orientasi Pertanian tersebut bisa karena dua hal. Pertama, jumlah pengeluaran pemerintah Indonesia untuk pertanian telah berkurang. Kedua, peningkatan pengeluaran pemerintah  yang  lebih  besar  di  bidang-bidang  lain  yang  diberi  prioritas  lebih  tinggi.    Namun demikian,  interpretasinya  tetap  sama,  yaitu  indeks  lebih  kecil  dari  1  (satu)  mencerminkan  bahwa orientasi  pemerintah  Indonesia  terhadap  pentingnya  pertanian  dalam  ekonomi  telah  menurun, setidaknya dari tahun 1995 ke tahun 2020.
Tabel  5.  Proporsi  pekerjaan  sektor  pertanian  dibandingkan  total  pekerjaan  seluruh  sektor  (1996-
2020) Negara Tahun 1996 (%) Tahun 2020 (%) Laju perubahan tahunan (%) Brazil 20,50 9,70 -2,95 Cina 50,50 25,10 -1,60 India 61,90 41,40 -1,28 Indonesia 40,70 29,50 -2,54 Malaysia 19,40 10,20 0,13 Meksiko 21,90 22,60 -1,30 Sri Lanka 35,10 25,30 -1,86 Thailand 50,00 31,30 -2,76 Vietnam 70,00 29,40 -3,41 Tajikistan NA NA NA Keterangan: NA= data tidak tersedia
Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022)
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.,
0,87 0,61 0,73 0,49 0,21 0,49 0,52 0,40 0,16 1,03 1,13 0,87 0,76 0,49 0,46 0,46 0,34 0,15 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 1,80 2,00 1995 2020
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
2020). Namun demikian, 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)  menjadi  terbatas  (Ruslan,  2021).  Selain  itu,  data  menunjukkan  bahwa,  di negara-negara penghasil lada, proporsi tenaga kerja yang terlibat dalam pertanian pada  umumnya semakin berkurang, kecuali di Meksiko (lihat Tabel 5).
Tabel 5 menunjukkan bahwa pada tahun 1996, proporsi pekerjaan sektor pertanian Indonesia dibandingkan total pekerjaan seluruh sektor mencapai 40,70%, namun proporsinya terus berkurang sebesar  2,54%  per  tahun.  Pada  tahun  2020,  proporsi  pekerjaan  sektor  pertanian  Indonesia dibandingkan  total  pekerjaan  seluruh  sektor  hanya  tinggal  sekitar  29,50%.  Hal  ini  berarti  bahwa semakin  banyak  pekerjaan  terkait  dengan  sektor  pertanian  yang  ditinggalkan  oleh  penduduk Indonesia, terutama pekerjaan sebagai petani.
Lingkungan pendukung juga berfungsi untuk menciptakan kondisi atau iklim yang kondusif untuk  berbagai  aktivitas  pembangunan,  termasuk  investasi  asing  langsung  ( foreign  direct investment /FDI) dan aliran dana pembangunan ke pertanian ( development flow to agriculture /DFA) (Bruce & Costa, 2019). Umumnya jumlah FDI di suatu negara bisa merefleksikan seberapa kondusif lingkungan  pendukung  yang  ada  di  negara  tersebut,  misalnya  dukungan  kebijakan  dan  perangkat regulasinya  (Bhasin  &  Garg,  2020).  Tabel  6  menunjukkan  bahwa  rata-rata  FDI  ke  pertanian Indonesia dalam dua puluh tahun terakhir relatif lebih besar daripada negara-negara produsen lada lainnya.  Hal  ini  merefleksikan  bahwa  secara  umum  investasi  di  Indonesia  relatif  lebih  menarik (misalnya  dalam  hal  ukuran  pasar,  ketersediaan  infrastruktur,  dan  keterbukaan  perdagangan) dibandingkan dengan  negara-negara produsen lada lainnya (Asongu et al., 2018).
Tabel 6. FDI ke sektor pertanian (2010-2020)
Rata-rata (juta US $) Proporsi FDI ke pertanian dibandingkan total FDI (%) Indonesia 2169,80 15,45 Vietnam 137,14 1,25 Meksiko 127,57 0,41 Malaysia 45,65 0,26 Thailand 5,06 0,07 Cina Daratan NA NA India NA NA Sri Lanka NA NA Brazil NA NA Tajikistan NA NA Keterangan: NA= data tidak tersedia
Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022)
DFA  pada  umumnya  melibatkan  berbagai  komitmen  kerja  sama  yang  bersifat  bilateral, multilateral, dan private donors . DFA bilateral melibatkan kerja sama antara suatu negara dengan negara  lain  (misalnya,  komitmen  Jepang  terhadap  Indonesia),  sedangkan  DFA  multilateral melibatkan  komitmen  lembaga  multinasional  seperti International  Fund  for  Agricultural Development  (IFAD),  Islamic  Development  Bank  (IsDB) ,  dan United  Nations  Development Programme  (UNDP) (Erbaugh  et  al.,  2019) . DFA private  donor melibatkan  komitmen  institusi swasta,  misalnya Bill  and  Melinda  Gates  Ffondation , Ford  Fondation,  Margaret  A.  Cargill Foundation, dan William & Flora Hewlett Foundation (Garg, 2020; Malacalza, 2022). Dalam dua dekade terakhir DFA di Indonesia pada umumnya dalam bentuk komitmen kerja sama bilateral yang
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
jumlahnya  mencapai  lebih  dari  dua  milyar  US  $.  Namun,  DFA  multilateral  dan private  donors tampaknya lebih tertarik untuk melakukan komitmen kerja sama dengan negara lain, misalnya India dan Cina, dibandingkan dengan Indonesia (Tabel 7).
Indonesia  memiliki  peluang  untuk  meningkatkan  DFA,  melalui  perbaikan  Indeks  Stabilitas Politik yang bisa mempengaruhi komitmen kerja sama pihak asing (Tabel 8). Indeks Stabilitas Politik ukurannya  berkisar  antara  -2,5  (lemah)  sampai  dengan  2,5  (kuat)  (The  Global  Economy,  2022). Indeks ini mengukur persepsi kemungkinan bahwa pemerintah akan didestabilisasi atau digulingkan dengan  cara-cara  yang  tidak  konstitusional  atau  kekerasan,  termasuk  kekerasan  dan  terorisme bermotif  politik  (The  Global  Economy, 2022).  Rata-rata  Indeks  Stabilitas  Politik  Indonesia  tahun 2000-2020 adalah -0,99, mencapai tingkat terendah sebesar -2,09 (tahun 2003) dan tertinggi sebesar -0,37 (tahun 2016)  (FAOSTAT, 2022).
Tabel 7. Jumlah komitmen DFA di negara-negara produsen lada (2000-2020)
Bilateral (juta US $) Multilateral (juta US $) private donors (juta US $) India 2.164,98 10.442,31 345,11 Cina Daratan 1.102,60 4.870,10 20,45 Indonesia 2.475,83 2.611,49 7,49 Vietnam 1.664,63 2.416,43 0,11 Brazil 521,18 2.189,90 4,29 Meksiko 97,64 2.591,66 2,20 Sri Lanka 336,28 768,62 2,76 Tajikistan 208,08 407,38 NA Thailand 195,62 12,74 0,15 Malaysia 19,39 4,34 NA Keterangan: NA= data tidak tersedia Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022) Tabel 8. Indeks stabilitas politik (2000-2020) Negara Rata-rata Negara Rata-rata Malaysia 0,21 Thailand -0,82 Vietnam 0,20 Indonesia -0,99 Brazil -0,20 Tajikistan -0,99 Meksiko -0,60 India -1,10 Sri Lanka -0,79 Cina Daratan NA Keterangan: NA= data tidak tersedia
Sumber: diolah dari data FAOSTAT (2022)

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penelitian ini  menyimpulkan  bahwa  peta persaingan di  antara  negara-negara  produsen lada tampaknya  akan  berubah  dalam  waktu  15  tahun  ke  depan  (2021-2035).  H ampir  seluruh  negara produsen lada terbesar diperkirakan akan tumbuh positif produksi ladanya. Beberapa negara akan meningkatkan ekspor ladanya, dan harga lada di pasar dunia tampaknya akan menurun. Sri Lanka dan  Brazil  diprediksi  akan  semakin  menonjol  dalam  ekspor  ladanya,  didukung  oleh  tingkat pertumbuhan yang positif dalam hal produksi, area panen dan produktivitas. Kedua negara tersebut diprediksi akan mampu mengurangi impor ladanya dalam jumlah yang cukup signifikan. Sementara itu, Indonesia diprediksi justru akan mengalami kemunduran dalam perdagangan ladanya (terutama untuk  ekspor  yang  cenderung  menurun). Indonesia  diprediksi  akan  cukup  banyak  mengandalkan
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
pasar  dalam  negeri,  karena  untuk  memperbesar  ekspor,  lada  Indonesia  masih    terkendala produktivitas yang diperkirakan masih akan negatif.

## Saran
Upaya  pengembangan  agribisnis  lada  Indonesia  perlu  memiliki  sinergi  antara  kebijakan  di tingkat mikro dan ditingkat makro. Di tingkat mikro, kebijakan perlu fokus dalam hal peningkatan produksi.  Misalnya,  petani  perlu  diajak  menerapkan  praktik  pertanian  yang  baik,  seperti menggunakan bibit unggul dan melakukan pemupukan. Peningkatan kapasitas organisasi petani juga perlu ditingkatkan agar petani bisa memiliki kekuatan kolektif, meningkatkan daya tawarnya dalam pemasaran.  Selain  itu,  pengembangan  agribisnis  lada  juga  perlu  melibatkan  semua  pemangku kepentingan,  terutama  pemerintah  daerah  di  mana  area-area  produksi  lada  merupakan  daerah yurisdiksinya.    Di  tingkat  makro,  perbaikan  indikator-indikator  makro  perlu  fokus  pada  upaya memberikan lingkungan pendukung yang kondusif bagi agribisnis lada secara keseluruhan.
Penelitian ini memiliki tiga saran dan/atau  rekomendasi untuk pengembangan produksi dan perdagangan lada Indonesia. Pertama, orientasi peningkatan ekspor lada Indonesia harus didukung oleh peningkatan produktivitas tanaman lada di tingkat petani. Pengeluaran pemerintah untuk sektor pertanian dan akses kredit untuk petani yang ada saat ini mungkin sangat terbatas untuk mengatasi kendala petani lada untuk berproduksi lebih baik. Oleh karena itu, perlu adanya kebijakan dan/atau langkah-langkah lain untuk menyediakan fasilitas dan akses kredit yang layak untuk petani, misalnya melalui pengembangan koperasi pertanian.
Kedua, Indonesia memiliki daya tarik yang cukup baik bagi FDI ke pertanian. Namun, banyak penduduk Indonesia yang telah meninggalkan lapangan pekerjaan di sektor pertanian. Oleh karena itu,  berbagai  investasi  perlu  di  arahkan  ke  pembangunan  infrastruktur  perdesaan,  terutama pendidikan,  untuk  menarik  minat  generasi  muda  mengembangkan  produksi  lada  di  perdesaan. Pendidikan  perlu  dirancang  untuk  mempromosikan  pertanian  kepada  generasi  muda,  agar  dapat mengubah citra petani (yang miskin, terbelakang dalam teknologi, dan memiliki daya tawar lemah) menjadi petani berorientasi komersial yang memiliki pengetahuan dan keterampilan.
Ketiga, Indonesia perlu mempromosikan dan mengimplementasikan kerangka kebijakan atau regulasi yang suportif untuk meningkatkan Indeks Stabilitas Politik. Harapannya adalah agar aliran pembangunan  ke  pertanian  (DFA)  bisa  meningkat.  Berdasarkan  Indeks  Orientasi  Pertanian  yang lebih  kecil  dari  1  (satu),  tampaknya  sektor  pertanian  Indonesia  tidak  bisa  lagi  mengandalkan pengeluaran  pemerintah,  sehingga  membutuhkan  berbagai  kerangka  dan  komitmen  kerja  sama dengan  pihak  lain  (baik  bilateral  dan  multilateral  maupun private  donors ),  khususnya  untuk pengembangan  sistem  agribisnis  lada  dari  hulu  ke  hilir.  Selain  itu,  kerangka  kerja  sama  melalui konsep  kemitraan  antar  sektor  ( inter-sectoral  partnership )  juga  perlu  dipertimbangkan  dalam kebijakan  makro  pertanian  Indonesia.  Petani  tidak  hanya  membutuhkan  modal  usaha,  tetapi  juga layanan penyuluhan untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilannya. Layanan penyuluhan publik oleh pemerintah masih terpusat pada tanaman pangan, dan oleh karena itu, kemitraan antara pemangku  kepentingan (stakeholder) lada  -  terutama  petani/organisasi  petani  dengan  sektor pendidikan (universitas/lembaga riset), swasta (bisnis) dan lembaga swadaya masyarakat (LSM)  - berpotensi dapat mengatasi terbatasnya layanan penyuluhan dari pemerintah tersebut.
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...

## DAFTAR PUSTAKA
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
Akbar, S. (2020). Piper nigrum L.(Piperaceae). In Handbook of 200 Medicinal Plants (pp. 1437– 1442). Springer.
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
Anggraini, N., Evizal, R., & Septiana, L. M. (2021). Karakteristik Pertumbuhan Melada dan Lada Sambung. Jurnal Agrotropika , 20 (2), 129. https://doi.org/10.23960/ja.v20i2.5322
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.2021.107161
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
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.2019.75168
Bathla, S., & Aggarwal, R. (2022). Targeting Public Investment  in Agriculture for Higher Private Investment in Eastern
India.
Agricultural Research , 11 (2), 330–339. https://doi.org/10.1007/s40003-021-00564-w
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/10.1177/0972150919856989
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.2019.07.005
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
Direktorat  Jenderal  Perkebunan.  (2020). Statistik  Perkebunan  Unggulan  Nasional  2019-2021 . https://drive.google.com/file/d/1ZpXeZogAQYfClNBOgVLhYi8X_vujJdHx/view?usp=sharin
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
g
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
Evizal,  R.  (2000).  Pola  budidaya  lada  sistem  panjatan  hidup  di  Propinsi  Lampung. Jurnal Agrotropika , 5 (2), 14–19.
FAO. (2022). The State of Food and Agriculture (SOFA). Investing in Agriculture for a better future. http://www.fao.org/3/i3028e/i3028e.pdf
FAOSTAT.  (2022). Crops  and  livestock  products:  pepper .  FAO  United  Nations. https://www.fao.org/faostat/en/#data/QCL
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
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
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.2020.117200
Kusmaria, K., Zukryandry, Z., Fitri, A., Anggraini, D., & Budiarti, L. (2022). Bimtek Pengolahan, Pengemasan dan Pemasaran Biji Kakao di Desa Padang Cermin Kabupaten Pesawaran Provinsi Lampung. Jurnal Pengabdian Mandiri , 1 (6), 993–998.
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
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.1005/2018.8.2/1005.2.172.177
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.312.192.204
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).
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-
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
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  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
Oktaviandi,  D.  (2017).  Perubahan  Sistem  Pasar  Lada  Putih  di  Kepulauan  Bangka  Belitung. JEM Jurnal Ekonomi Dan Manajemen , 3 (1), 61–74.
Pitono, J. (2018). Prospek Fertigasi untuk Pengelolaan Hara pada Budidaya Lada. Perspektif , 17 (2), 117–128.
Prasmatiwi, F. E., & Evizal, R. (2020). Keragaan dan Produktivitas Perkebunan Lada Tumpangsari Kopi di Lampung Utara. Jurnal Agrotropika , 19 (2), 110. https://doi.org/10.23960/ja.v19i2.4579
Ravindran, P. N., & Kallupurackal, J. A. (2012). Black pepper. In Handbook of Herbs and Spices: Second Edition (Vol. 1, pp. 86–115). Elsevier. https://doi.org/10.1533/9780857095671.86
Ruslan,  K.  (2021).  Produktivitas  Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura. Makalah  Kebijakan  No.  37 ,
July , 0–48.
https://www.researchgate.net/publication/352928793_Produktivitas_Tanaman_Pangan_dan_H ortikultura
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
Sari, R. F. M., Prasmatiwi, F. E., & Abidin, Z. (2022). Analisis Finansial Pengembangan Usahatani Lada Di Kecamatan Abung Tengah Kabupaten Lampung Utara. Jurnal Ilmu-Ilmu Agribisnis , 10 (1), 1. https://doi.org/10.23960/jiia.v10i1.5643
Siswanto, S., Ardana, I. K., & Karmawati, E. (2021). Peluang Peningkatan Produktivitas dan Daya Saing Lada. Perspektif , 19 (2), 149. https://doi.org/10.21082/psp.v19n2.2020.149-160
Takooree, H., Aumeeruddy, M. Z., Rengasamy, K. R. R., Venugopala, K. N., Jeewon, R., Zengin, G., & Mahomoodally, M. F. (2019). A systematic review on black pepper (Piper nigrum L.): from folk uses to pharmacological applications. Critical Reviews in Food Science and Nutrition , 59 (sup1), S210–S243.
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.
The  Global  Economy.  (2022). Political  stability  -  Country  Rankings .  TheGlobalEconomy.Com. http://www.theglobaleconomy.com/rankings/wb_political_stability/#USA
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
Tullah,  K.  H.,  Suomo,  B.,  &  Ikhsanto,  M.  N.  (2018).  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit Tanaman Lada. International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot , 2 (1), 186. https://doi.org/10.53514/ir.v2i1.174
Ibnu: Perubahan Produksi dan Perdagangan Negara-negara Produsen ...
UNCTAD. (2016). Development and
Globalization.
Facts and Figures.
https://stats.unctad.org/Dgff2016/people/goal2/target_2_a.html
Voora, V., Bermúdez, S., & Larrea, C. (2019). Global market report: cocoa . International Institute for Sustainable Development Manitoba: Canada.
Yanti, Y., Syamsuddin, T., & Saparuddin, S. (2018). Analisis Keputusan Petani dalam Pengelolaan Hama pada Tanaman Lada ( Pipper nigrum L). Saintifik , 4 (2), 99–110.
https://doi.org/10.31605/saintifik.v4i2.175
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.2017.06.010