## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI KELAPA BERDASARKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

## FACTORS INFLUENCING THE DEVELOPMENT OF COCONUT AGROINDUSTRY BASED ON PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

## Abidin
Program Studi Teknik Industri Universitas Buddhi Dharma, Jl. Imam Bonjol No. 41 Karawaci Ilir, Kota Tangerang, Banten, Indonesia Email: abidin.abidin@ubd.ac.id
Makalah: Diterima 14 Agustus 2023; 25 Oktober 2023; Disetujui 1 November 2023

## ABSTRACT
Coconut  is  an agricultural  product that  has  great  potential  to  be  used  as  a  basic ingredient  for  making various products. However, the growth of the coconut agro-industry in Indonesia has not yet met expectations. Currently, the number of agro-industries and their derivatives is limited. The same applies to the coconut agro- industry in the Pangandaran Regency, where the number of such industries is still very small. As one of the major coconut-producing  regions  in  West  Java,  the  Pangandaran  Regency  has  only  one  large-scale  coconut  agro- industry, while the rest fall into the micro-, small-, and medium-sized categories. Therefore, the objective of this research were to identify the factors influencing the development of the coconut agro-industry in the Pangandaran Regency and to analyze the the influence of each of these factors. Principal Component Analysis (PCA) was used to  identify  the  influential  factors.  PCA  is  based  on  a  multitude  of  factors  affecting  coconut  agro-industry development, necessitating the grouping of these factors for further analysis. The results of this study reveal that four factors that support the development of the coconut agro-industry: products with a 24.5% influence level, government and community support at 16.9%, regional potential at 10.6%, and investment and seedlings at 9.6%. These four supporting factors cumulatively accounted for 62% of the influence. Meanwhile, there are also four inhibiting factors: primary capital with a 20.2% influence level, infrastructure at 17.9%, government policies at 17.7%, and socio-economic factors at 13.9%. These four inhibiting factors cumulatively accounted for 70% of the total influence.
Keywords: coconut agro-industry, PCA, supporting factors, inhibiting factors, Pangandaran

## ABSTRAK
Kelapa  adalah  salah  satu  hasil  pertanian  yang  sangat  berpotensi  untuk  dijadikan  sebagai  bahan  dasar pembuatan berbagai produk. Namun demikian, pertumbuhan agroindustri kelapa di Indonesia belum seperti yang diharapkan. Pada saat ini, jumlah agroindustri dan produk turunan yang dihasilkannya masih terbatas. Demikian halnya dengan agroindustri kelapa di Kabupaten Pangandaran yang masih sangat sedikit jumlahnya. Sebagai salah satu wilayah utama penghasil buah kelapa di Jawa Barat, Kabupaten Pangandaran hanya memiliki satu perusahaan agroindustri kelapa dalam skala besar, sementara yang lainnya termasuk dalam kategori berukuran mikro, kecil, dan menengah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi perkembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten  Pangandaran  dan  menganalisis  sejauh  mana  pengaruh  dari masing-masing  faktor  tersebut.  Untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  berpengaruh  digunakan  metode  Principal Component Analysis (PCA). Penggunaan PCA didasarkan kepada banyaknya faktor yang berpengaruh terhadap pengembangan  agroindustri  kelapa,  sehingga  untuk  memudahkan  analisis  lebih  lanjut,  diperlukan  adanya pengelompokan  dari  faktor-faktor  tersebut.  Hasil  dari  penelitian  ini  diketahui  terdapat  empat  faktor  yang mendukung  pengembangan  agroindustri  kelapa  yaitu  produk  dengan  tingkat  pengaruh  24,5%,  dukungan pemerintah  dan  masyarakat  16,9%,  potensi  daerah  10,6%,  serta  investasi  dan  bibit  9,6%.  Keempat  faktor pendukung  tersebut  secara  akumulatif  memberikan  pengaruh  sebesar  62%.  Sementara  itu,  faktor  yang menghambat terdapat empat faktor juga yaitu modal utama dengan tingkat pengaruh 20,2%, infrastruktur 17,9%, kebijakan pemerintah 17,7%, dan sosial ekonomi 13,9%. Keempat faktor penghambat tersebut secara akumulatif memberikan pengaruh sebesar 70%.
Kata kunci: agroindustri kelapa, PCA, faktor pendukung, faktor penghambat, Pangandaran

## PENDAHULUAN
Kelapa adalah salah satu hasil pertanian yang sangat  berpotensi  untuk  dijadikan  sebagai  bahan
dasar  pembuatan  berbagai  produk  di  Indonesia. Produk-produk turunan tersebut  di  antaranya  adalah produk  makanan,  minuman,  farmasi,  dan  produk- produk lainnya. Oleh karenanya pohon kelapa sering
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 33 (3): 228-238, Desember 2023 DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2023.33.3.228 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
*Penulis Korespondensi
disebut  sebagai  pohon  kehidupan  (Winarno,  2014). Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian  (2022) mencatat  data  perkebunan  kelapa  yang  tersebar  di seluruh Indonesia, dengan  luas total lahan perkebunan  kelapa  adalah  3.330.304  ha,  dimana perkebunan  rakyat  menguasai  99,1%  dan  sisanya adalah  perkebunan  besar  negara  (0,12%)  serta perkebunan besar swasta (0,78%).
Namun  demikian,  pertumbuhan  agroindustri kelapa  di  Indonesia  belum  seperti  yang  diharapkan. Saat  ini,  jumlah  agroindustri  yang  memproses  buah kelapa  menjadi  berbagai  produk  turunannya  masih sedikit.  Demikian  pula  dengan  produk  yang dihasilkannya,  jenis  dan  jumlahnya  masih  terbatas. Saat ini komoditas kelapa lebih banyak dimanfaatkan produk primernya saja seperti buah kelapa segar dan kopra, sedangkan dari sisi hilirisasi atau pengembangan  produk  turunannya  masih  sangat minim  (Ariyanti et  al. ,  2018).  Pohon  kelapa  yang tersebar di seluruh Nusantara memerlukan perhatian dan  pengelolaan  yang  lebih  baik,  sehingga  dapat dimanfaatkan  dan  direncanakan  pengembangannya dengan lebih baik (Winarno, 2014).
Beberapa  produk  turunan  dari  kelapa  yang sudah  banyak  dihasilkan  di  Indonesia  di  antaranya kopra,  minyak  kelapa, virgin  coconut  oil (VCO), coconut  water , nata  de  coco ,  kelapa  parut  kering, santan  cair  dan  bubuk,  arang,  karbon  aktif,  gula merah,  produk  kreatif, coco  peat ,  dan coco  fiber . Kopra  masih  menjadi  produk  turunan  utama  buah kelapa yang diekspor oleh Indonesia (Winarno, 2014; Amin  dan  Prabandono,  2014),  selain  itu crude coconut  oil (CCO)  juga  memiliki  peluang  ekspor yang besar ke berbagai negara di Asia, Eropa maupun Amerika  (Yulhar  dan  Darwanto,  2019).  Komoditas kelapa  dan  produk-produk  turunannya  menjadi kontributor  ketiga  penyumbang  ekspor  terbesar Indonesia  dari  produk-produk  pertanian  setelah kelapa  sawit  dan  karet,  dengan  kontribusi  sebesar US$  1,65  milyar  (Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi Pertanian, 2022).
Demikian pula dengan keberadaan agroindustri kelapa di Kabupaten Pangandaran yang masih sangat sedikit jumlahnya. Kabupaten Pangandaran hanya memiliki satu agroindustri kelapa dengan  kategori  industri  besar,  sedangkan  sisanya tergolong dalam industri mikro, kecil, dan menengah (IMKM).  Dengan  luas  lahan  perkebunan  kelapa 25.161 ha,  pada tahun 2022, Kabupaten Pangandaran memiliki tingkat produksi sebesar 13.148 ton (Badan Pusat Statistik, 2023). Dari data tersebut, Kabupaten Pangandaran  menempati  urutan  ketiga  sebagai produsen  kelapa  terbesar  di  Jawa  Barat  setelah Kabupaten Ciamis dan Kabupaten Tasikmalaya.
Padahal,  jika  dilihat  pada  Peraturan  Bupati Pangandaran nomor 29 tahun 2017 tentang Rencana Kerja  Pembangunan  Daerah  (RKPD),  Kabupaten Pangandaran  ditetapkan  sebagai  Kawasan  Andalan Nasional  Priangan  Timur  untuk  sektor  pertanian, industri,  perkebunan,  pariwisata  dan  perikanan
sampai dengan tahun 2029. Kelapa dan agroindustri kelapa  merupakan  salah  satu  prioritas  dalam pengembangan kawasan andalan nasional di Priangan Timur.
Banyak  faktor  yang  diduga  berperan  penting dalam  pengembangan  agroindustri  kelapa  di Kabupaten  Pangandaran.  Oleh  karenanya,  dalam penelitian ini dianalisis faktor-faktor yang mempengaruhi perkembangan agroindustri kelapa di wilayah  tersebut  dengan  menggunakan  metode Principal Component Analysis (PCA). Prinsip utama dari  PCA  adalah  melibatkan  pengelompokan variabel-variabel  tertentu  ke  dalam  sejumlah  faktor, di  mana  setiap  faktor  memiliki  kesamaan  di  antara anggotanya sehingga dapat dikelompokkan bersama. Variabel  akan  diklasifikasikan  ke  dalam  faktor tertentu  jika  ada  korelasi  antara  variabel-variabel tersebut  dan  variabel-variabel  lain  yang  termasuk dalam faktor tersebut (Santoso, 2017).
Terdapat  sejumlah  hasil  penelitian  yang pernah dilakukan mengenai pengembangan agroindustri  kelapa.  Penelitian  Abidin et  al. (2018) menyimpulkan  bahwa  gula  kelapa  adalah  produk yang  berpotensi  untuk  pengembangan  ekonomi masyarakat  di  Kabupaten  Pangandaran.  Untuk Kabupaten  Cilacap,  Pudyastuti et  al. (2019) menyimpulkan  bahwa  pengembangan  agroindustri gula  kelapa  secara  umum  dipengaruhi  oleh  faktor sumber  daya  manusia,  serta  faktor  internal  dan eksternal lainnya.
Selain  gula  kelapa,  terdapat  pula  produk prospektif lainnya yang saat ini telah diproduksi oleh masyarakat  dengan  menggunakan  bahan  baku tempurung kelapa. Cocomozaic merupakan salah satu produk kreatif berbahan baku tempurung kelapa yang paling prospektif untuk dikembangkan di Kabupaten Pangandaran (Abidin, 2021). Menurut Wardah et al. (2020)  terdapat  pula  beberapa  produk  baru  berbasis agroindustri kelapa yang potensial untuk dikembangkan yaitu sabun, obat gatal, fungisida, dan agen sterilisasi.
Seperti  halnya  agroindustri  yang  lainnya, Ćurčić  dan  Miletić  (2022)  menyimpulkan  bahwa faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemampuan bersaing dari produk-produk agroindustri di antaranya  adalah  harga,  desain,  fungsi,  pelayanan yang  cepat,  kualitas  pemasaran  dan  faktor-faktor lainnya.  Sementara  itu,  Siregar et  al. (2020) melakukan penelitian terhadap faktor yang berpengaruh  terhadap  pengembangan  agroindustri minyak  nilam  yakni  harga  dan  pendapatan  petani. Manikandan  dan  Vidhya  (2023)  menyatakan  bahwa faktor distribusi, penelitian dan pengembangan, serta peningkatan teknologi sebagai faktor yang berpengaruh  terhadap  pengembangan  agroindustri serat sabut kelapa.
Menurut  Kuswardhani et  al. (2019),  faktor- faktor yang mempengaruhi pengembangan agroindustri kopi yaitu pemasaran, kualitas, produksi, modal, dan teknologi. Sementara itu, Sangadah et al.
(2021)  berhasil  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang berpengaruh  terhadap  pengembangan  agroindustri susu  yaitu  kemampuan  mengelola  organisasi, aktivitas penanganan susu segar, penerapan teknologi untuk  kegiatan  produksi,  pelatihan  karyawan  dan peternak,  strategi  pemasaran  produk,  jaminan  mutu dan kualitas produk, serta kreativitas pelaku usaha.
Sementara itu, penggunaan PCA telah banyak dilakukan oleh peneliti-peneliti terdahulu. Kurwardhani et  al. (2019)  menggunakan  metode PCA untuk menentukan faktor-faktor yang berpengaruh  terhadap  pengembangan  agroindustri kopi,  yang  awalnya  terdapat  9  faktor  kemudian dikelompokkan  menjadi  5  faktor.  Peneliti  lain  yang menggunakan metode PCA adalah Chiciudean et al. (2019)  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi keinginan  membeli  dan  mengonsumsi  makanan organik. Magagula dan Tsvakirai (2019) menggunakan  metode  PCA  untuk  mengidentifikasi persepsi  generasi  muda  dan  pengaruhnya  terhadap keinginan  generasi  muda  untuk  terlibat  dalam agripreneurship.
Sementara itu, Perito et al. (2020) menggunakan metode PCA untuk mereduksi jumlah variabel  yang  mempengaruhi  kesediaan  responden untuk menggunakan  biopengawet  sebagai  pengganti pengawet sintetis. Novratena et al. (2021) menggunakan  metode  PCA  untuk  menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi preferensi konsumen dalam memilih dan membeli produk kopi dari  merek  tertentu.  Baskara et  al. (2022) menggunakan  metode  PCA  untuk  memetakan karakteristik  pada  percobaan  dekafeinasi  kopi robusta.  Selanjutnya,  Darmawan  dan  Trimo  (2022) menggunakan metode PCA untuk mengenali faktor- faktor yang mempengaruhi kecenderungan konsumen dalam  berbelanja  sayuran  menggunakan  uang elektronik (e-money), dan  Jiang et  al. (2018) menggunakan  PCA  untuk  menilai  keberlanjutan sebuah perusahaan.
Berdasarkan hasil penelitian dari para peneliti sebelumnya yang telah dipaparkan di atas, belum ada satu  pun  penelitian  yang  membahas  tentang  faktor- faktor yang mempengaruhi pengembangan agroindustri khususnya agroindustri kelapa.
Demikian pula dengan penelitian yang menggunakan metode PCA, belum ada penelitian yang menggunakan  metode  PCA  untuk  menentukan faktor-faktor  yang  mendukung  atau  menghambat pengembangan  agroindustri  kelapa.  Terlebih  lagi yang  menjadikan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran sebagai objek penelitiannya.
Oleh  karena  itu,  ruang  lingkup  penelitian  ini adalah  mengidentifikasi  dan  mengelompokkan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pengembangan agroindustri  kelapa  di  Kabupaten  Pangandaran menggunakan metode  PCA.  Penelitian ini  bertujuan untuk mengetahui berbagai faktor yang berpengaruh terhadap  pengembangan  agroindustri  kelapa  di Kabupaten  Pangandaran,  baik  faktor  pendukung
maupun faktor penghambat serta menganalisis sejauh mana  pengaruh  dari  masing-masing  faktor  tersebut. Harapannya,  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  menjadi landasan  bagi  berbagai  pihak  yang  memiliki kepentingan,  terutama  pemerintah  daerah  (Pemda) Kabupaten Pangandaran, dalam merancang kebijakan strategis untuk  mengembangkan agroindustri kelapa di wilayah tersebut.

## METODE PENELITIAN
Guna  mendapatkan  informasi  mengenai berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  perkembangan agroindustri  kelapa  di  Kabupaten  Pangandaran, dilakukan  pengumpulan  data  dengan  mengedarkan kuesioner  kepada pelaku  agroindustri  kelapa.  Untuk menentukan  jumlah  responden  minimal  yang  akan diberikan  kuesioner,  maka  digunakanlah  formulasi Slovin  dengan  menggunakan  tingkat  toleransi kesalahan  sebesar  5%.  Formulasi  Slovin  digunakan karena jumlah populasi agroindustri kelapa yang ada di  Kabupaten  Pangandaran  telah  diketahui,  yakni sebanyak  77  unit  (Dinas  Koperasi  Perdagangan  dan Perindustrian,  2022).  Untuk  itu,  jumlah  responden yang dilibatkan dalam penelitian ini adalah:
n  = N (1+Ne2) .................................... (1) n  = 77 (1 + 77(0,05 2 )) = 64,6  ≈ 65 responden
Dalam  tahap  awal,  digunakan  kuesioner dengan  format  terbuka  untuk  mengumpulkan informasi mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi perkembangan agroindustri kelapa di Kabupaten  Pangandaran.  Pada  tahap  ini,  para responden  diminta  untuk  menuliskan  pandangannya tentang  faktor-faktor  yang  memiliki  peran  dalam kemajuan  agroindustri kelapa  di  wilayah  Kabupaten Pangandaran.  Setelah itu, hasil  dari  kuesioner  tahap pertama  ini  dirangkum  dan  dipisahkan  menjadi faktor-faktor  yang  mendukung  serta  faktor-faktor yang menghambat perkembangan agroindustri kelapa di wilayah tersebut.
Pada  tahap  kedua  digunakan  kuesioner tertutup  untuk  memberikan  nilai  pengaruh  masing- masing  faktor  menggunakan  skala  interval  antara  1 sampai  5.  Kuesioner  tahap  kedua  ini  merupakan rekapitulasi  sekaligus  pengelompokan  dari  hasil kuesioner tahap pertama, yang kemudian disebarkan kembali  kepada  seluruh  responden  yang  sama. Kuesioner  terdiri  dari  dua  bagian,  yakni  kuesioner faktor pendukung dan kuesioner faktor penghambat. Selanjutnya, jawaban dari responden diolah menggunakan  metode  PCA  melalui  piranti  lunak Statistical Package for the Social Science (SPSS). Baik  untuk  faktor  pendukung  maupun  faktor penghambat,  terlebih  dahulu  dilakukan  uji  untuk mengetahui  apakah  data  tersebut  dapat  digabung menjadi beberapa faktor saja. Alat uji yang digunakan adalah Kaiser-Meyer Olkin (KMO) dan Bartlett’s test
of sphericity dan anti image . Menurut Santoso (2017), pada tahapan ini, hipotesis yang digunakan adalah:
H 0 = sampel (faktor) belum memadai untuk dilakukan analisis lebih lanjut.
H 1 = sampel (faktor) sudah memadai untuk dilakukan analisis lebih lanjut.
Kriteria  penerimaan  atau  penolakan  terhadap H 0 ,  didasarkan  kepada  nilai  kemungkinan  / signifikansi (sig.) yaitu:
Nilai Kemungkinan (Sig.) > 0,05 maka H 0 diterima. Nilai Kemungkinan (Sig.) < 0 , 05 maka H 0 ditolak.
Sementara  itu,  angka  MSA  berkisar  antar  0 sampai 1, dengan kriteria sebagai berikut:
MSA  =  1  maka  faktor  tersebut  dapat  diperkirakan dengan tepat oleh faktor lain.
MSA  >  0,5  maka  faktor  tersebut  dapat  diperkirakan dan dapat dianalisis lebih lanjut.
MSA  <  0,5  maka  faktor  tersebut  tidak  dapat diperkirakan  dan  tidak  dapat  dianalisis  lebih lanjut, atau dikeluarkan dari faktor lainnya.
Berdasarkan hasil analisis data menggunakan  PCA,  selanjutnya  setiap  faktor  baik yang  mendukung  maupun  menghambat,  akan dikelompokkan  menjadi  beberapa  faktor  saja. Pengelompokan ini didasarkan  kepada nilai  korelasi masing-masing  faktor  guna  memudahkan  dalam analisis  lebih  lanjut  dan  diberi  nama  yang mencerminkan  isi  dari  anggota  faktor  tersebut. Menurut  Santoso  (2017),  proses  utama  yang  terjadi dalam metode PCA adalah:
1. Mengidentifikasi  variabel  yang  akan  dijadikan objek analisis.
2. Menguji  variabel-variabel  yang  berasal  dari langkah  sebelumnya  untuk  menilai  kecocokan variabel  mana  yang  dapat  dimasukkan  dalam analisis  faktor  dengan  menggunakan  uji Bartlett test  of  sphericity dan measure  of  sampling adequacy (MSA).
3. Selanjutnya  dilakukan  analisis  faktor (factoring) terhadap variabel-variabel yang memenuhi syarat pada  tahap  kedua.  Pada  proses  ini  variabel- variabel diekstrak menjadi beberapa faktor saja.
4. Interpretasi  atas  faktor-faktor  yang  terbentuk dengan  memberikan  nama  yang  sesuai  dan mewakili  dari  masing-masing  variabel  anggota setiap faktor.
Melakukan  validasi  hasil  faktor  dengan mengambil  sampel  awal  dan  membaginya  menjadi dua  bagian,  lalu membandingkan hasil  faktor antara kedua  sampel  tersebut.  Jika  perbandingan  tersebut menunjukkan hanya terdapat sedikit perbedaan, maka faktor-faktor  yang  terbentuk  dapat  dianggap  valid. Diagram alir penelitian disajikan pada Gambar 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penyebaran  kuesioner, diperoleh  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran,  baik  faktor  pendukung  maupun penghambat.  Untuk  faktor  pendukung,  terdapat sebanyak  12  faktor  sedangkan  untuk  faktor penghambat  terdapat  11  faktor.  Di  bawah  ini, dipaparkan  masing-masing  faktor,  baik  pendukung maupun  penghambat  pengembangan  agroindustri kelapa  di  wilayah  tersebut  yang  telah  diolah menggunakan metode PCA dengan bantuan perangkat lunak SPSS.
Gambar 1. Digaram Alir Penelitian Mulai Menentukan Responden Membuat Kuesioner Tahap I Membuat Kuesioner Tahap II
Mengidentifikasi Variabel yang Akan Dijadikan Objek Analisis Validasi Hasil Faktor Selesai Uji Barrlett Test of Sphericity dan Measure of
Sampling Adequacy
Analisis Faktor Interpretasi Hasil Analisis Faktor

## Faktor  Pendukung  Pengembangan  Agroindustri Kelapa di Kabupaten Pangandaran
Terdapat 12 faktor pendukung pengembangan agroindustri kelapa di Kabupaten Pangandaran, yaitu:
1. Potensi  produksi  bahan  baku  yang  tinggi  dan berkualitas (selanjutnya disebut Potensi).
2. Budaya  berkebun  dan  mengolah  kelapa  secara turun-temurun (selanjutnya disebut Budaya).
3. Ketersediaan lahan yang masih luas (selanjutnya disebut Lahan).
4. Pangsa  pasar  yang  luas  (selanjutnya  disebut Pasar).
5. Daerah  tujuan  wisata  (selanjutnya  disebut Wisata).
6. Berpotensi menjadi produk unggulan (selanjutnya disebut Unggulan).
7. Produk  kelapa  merupakan  kebutuhan  sehari-hari (selanjutnya disebut Produk).
8. Mampu bersaing dengan daerah lain (selanjutnya disebut Bersaing).
9. Biaya investasi yang rendah (selanjutnya disebut Investasi).
10. Sentra pembibitan kelapa Jawa Barat (selanjutnya disebut Pembibitan).
11. Banyak  investor  yang  berminat  (selanjutnya disebut Investor).
12. Dukungan dari masyarakat dan pemerintah daerah (selanjutnya disebut Dukungan). Berdasarkan  hasil  pengujian KMO  and Bartlett’s  test  of  sphericity diperoleh  nilai  seperti yang tampak pada Tabel 1.
Tabel  1.  Hasil  uji  KMO  dan  Bartlett  faktor
pendukung KMO and Bartlett’s Test ZScore Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,666 Bartlett’s Test of Sphercity Approx. Chi- Square df Sig. 167,560 66 0,000 Pada  Tabel  1,  dapat  dilihat  bahwa  nilai KMO  and Bartlett’s  test adalah 0,666 dengan nilai signifikansinya  0,000.  Karena  nilai  MSA  >  0,5  dan signifikansinya jauh di bawah 0,05 (0,000 < 0,05), hal ini  menunjukkan  bahwa  sampel  dan  faktor-faktor pendukung di atas sudah dapat dianalisis menggunakan analisis faktor (H 0 ditolak).
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan jumlah  komponen  dari  faktor-faktor  pendukung pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran.  Jumlah  komponen  ditentukan  dengan memperhatikan eigenvalue, dimana jumlah komponen  yang  bernilai  kurang  dari  1  tidak dipergunakan  dalam  menentukan  jumlah  komponen yang  terbentuk.  Jumlah  komponen  terbentuk  dapat dilihat  pada  Gambar  2.  Dengan  memperhatikan kriteria eigenvalue , maka pada Gambar 2 dapat dilihat
jumlah komponen  yang  terbentuk  yakni  sebanyak  4 komponen.
Gambar 2. Jumlah Komponen Faktor Pendukung
Untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang termasuk  dalam  masing-masing  komponen,  maka digunakan output dari proses factoring berupa rotated component matrix , seperti yang tampak pada Tabel 2. Anggota  masing-masing  komponen  ditentukan  oleh nilai factor loading setiap faktor yang menggambarkan  nilai  korelasi  antara  satu  faktor dengan keempat komponen baru yang terbentuk.
Tabel  2.  Nilai  korelasi  faktor  pendukung  dengan
komponen yang terbentuk Faktor Pendukung Komponen 1 2 3 4 Potensi 0,102 0,178 0,788 0,026 Budaya -0,101 0,792 0,289 -0,042 Lahan 0,043 0,471 0,475 0,396 Pasar 0,049 -0,083 0,727 0,039 Wisata 0,040 0,379 0,601 -0,245 Unggulan 0,833 -0.009 0,083 -0,028 Produk 0,628 0,088 0,048 0,207 Bersaing 0,771 0,025 0,076 -0,025 Investasi -0,027 0,049 -0,103 0,834 Pembibitan 0,414 -0,226 0,138 0,597 Investor 0,488 0,496 -0,082 0,069 Dukungan 0,126 0,851 0,038 -0,055
Misalkan  faktor  pendukung  potensi memiliki nilai  korelasi  yang  terbesar  dengan  komponen  3, maka faktor potensi merupakan salah satu faktor yang masuk  di  komponen  3.  Sementara  itu,  faktor pendukung  budaya  memiliki  nilai  korelasi  terbesar dengan komponen 2, maka faktor budaya merupakan salah  satu  faktor  yang  masuk  di  komponen  2. Anggota dari setiap komponen selengkapnya adalah: a. Komponen  1  ( Principal  Component 1)  terdiri dari: unggulan (potensi menjadi produk unggulan daerah Kabupaten Pangandaran), produk (produk kelapa  merupakan  kebutuhan  sehari-hari),  dan bersaing  (kemampuan  bersaing  dengan  daerah lain).  Untuk  selanjutnya  komponen  pertama disebut faktor produk.
b. Komponen  2  ( Principal  Component 2)  terdiri dari:  budaya  (berkebun  dan  mengolah  kelapa
sudah  menjadi  budaya  turun-temurun),  investor (banyaknya  investor  yang  berminat),  dan dukungan  (dukungan  Pemda  dan  masyarakat sekitar).  Untuk  selanjutnya  komponen  kedua disebut faktor dukungan pemerintah dan masyarakat.
c. Komponen  3  ( Principal  Component 3)  terdiri dari:  potensi  (potensi  produksi  bahan  baku  yang tinggi dan berkualitas), lahan (ketersediaan lahan yang  luas),  pasar  (pangsa  pasar  yang  luas)  dan wisata  (potensi  sebagai  daerah  wisata).  Untuk selanjutnya  komponen  ketiga  disebut  faktor potensi daerah.
d. Komponen  4  ( Principal  Component 4)  terdiri dari: investasi (biaya investasi yang masih murah) dan  pembibitan  (sentra  pembibitan  kelapa  Jawa Barat).  Untuk  selanjutnya  komponen  keempat disebut faktor investasi dan bibit.
Besarnya  pengaruh  dari  keempat  faktor pendukung di atas terhadap pengembangan agroindustri kelapa di Kabupaten Pangandaran, dapat ditentukan  dengan  melakukan  perhitungan total variance explained. Hasil perhitungan total variance explained terdiri  dari  tiga  bagian  yakni initial eigenvalues , extraction sums of squared loadings , dan rotation  sums  of  squared  loadings .  Analisis initial eigenvalues dan extraction sums of squared loadings digunakan untuk menentukan besarnya pengaruh dari masing-masing principal component faktor pendukung  terhadap  pengembangan  agroindustri kelapa . Selain itu, digunakan juga untuk menentukan besarnya  pengaruh  kumulatif  seluruh principal component faktor pendukung terhadap pengembangan  agroindustri  kelapa  di  wilayah tersebut.
Selanjutnya, rotation  sums  of  squared loadings digunakan  untuk  memperjelas  posisi  dari masing-masing  faktor  tanpa  melihat  dari  nilai loadings dan  tanpa  melihat  dari  nilai  positif  atau negatifnya.  Dengan  proses  rotasi  faktor  ini  dapat
diketahui jumlah principal component yang terbentuk. Nilai loadings menunjukkan korelasi antar faktor  dengan  komponen  yang  terbentuk,  jika  nilai loadings semakin  tinggi  maka  diindikasikan  bahwa hubungan semakin erat terhadap komponen baru yang terbentuk.
Tabel  3  merupakan  nilai initial  eigenvalues , extraction  sums  of  squared  loadings serta rotation sums  of  squared  loadings dari  faktor  pendukung pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran. Selanjutnya dilakukan analisis terhadap nilai-nilai  tersebut.  Berdasarkan initial  eigenvalues dan extraction  sums  of  squared  loadings yang terdapat  pada  Tabel  3,  dapat  diketahui  bahwa principal  component pertama  (produk)  memberikan pengaruh sebesar 24,5%, principal component kedua (dukungan pemerintah dan masyarakat) memberikan pengaruh  sebesar  16,9%.  Sementara  itu, principal component ketiga  (potensi  daerah)  memberikan pengaruh  sebesar  10,6%  sedangkan principal component keempat (investasi dan bibit) memberikan pengaruh  sebesar  9,6%.  Dengan  demikian,  dapat dikatakan  bahwa  berdasarkan  nilai cumulative percent  of  variance, keempat  komponen  tersebut memberikan pengaruh sebesar 61,6% sebagai faktor pendukung  pengembangan  agroindustri  kelapa  di Kabupaten Pangandaran, sedangkan 38,4% dipengaruhi oleh faktor lainnya.
Langkah terakhir yang harus dilakukan adalah validasi  dengan  cara  menguji  kestabilan  terhadap faktor  yang  dihasilkan  agar  dapat  diketahui  apakah hasil  analisis  faktor  di  atas  diterapkan  secara  umum kepada  seluruh  populasi.  Untuk  itu,  sampel  yang berjumlah  65  dibagi  menjadi  dua  bagian,  dimana masing-masing  bagian  diuji  dengan  tahapan  yang sama pada saat melakukan analisis factoring . Hasil uji factoring validasi sampel bagian pertama (responden ke-1  sampai  ke-32)  dapat  dilihat  pada  Tabel  4, sedangkan  sampel  bagian  kedua  (responden  ke-33 sampai ke-65) terdapat pada Tabel 5.
Tabel 3. Besarnya pengaruh faktor pendukung terhadap pengembangan agroindustri kelapa
Compon ent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulati ve % Total % of Variance Cumul ative % Total % of Variance Cumul ative % 1 2,944 24,535 24,535 2,944 24,535 24,535 2,134 17,787 17,787 2 2,027 16,895 41,429 2,027 16,895 41,429 2,063 17,193 34,980 3 1,266 10,551 51,980 1,266 10,551 51,980 1,868 15,568 50,548 4 1,152 9,603 61,583 1,152 9,603 61,583 1,324 11,035 61,583 5 0,975 8,123 69,707 6 0,811 6,755 76,462 7 0,682 5,684 82,146 8 0,584 4,863 87,010 9 0,507 4,221 91,231 10 0,400 3,335 94,565 11 0,342 2,852 97,417 12 0,310 2,583 100,00
Tabel 4. Hasil uji validasi faktor pendukung  sampel bagian pertama Faktor Pendukung Komponen 1 2 3 4 Potensi 0,798 -0,237 -0,154 -0,168 Budaya 0,778 -0,163 0,151 0,319 Lahan 0,646 0,226 -0,063 0,562 Pasar 0,595 -0,366 0,281 -0,212 Wisata 0,672 -0,303 0,096 -0,304 Unggulan 0,246 0,734 -0,399 -0,285 Produk 0,082 0,711 0,206 -0,083 Bersaing 0,272 0,670 0,092 -0,505 Investasi -0,117 0,437 0,605 0,240 Pembibitan -0,063 0,574 0,290 0,150 Investor 0,333 0,418 -0,601 0,314 Dukungan 0,700 0,168 0,229 0,000 Tabel 5. Hasil uji validasi faktor pendukung  sampel bagian kedua Faktor Pendukung Komponen 1 2 3 4 Potensi 0,582 0,206 0,447 -0,489 Budaya 0,393 -0,732 0,139 0,215 Lahan 0,505 -0,081 0,661 -0,235 Pasar 0,450 0,396 0,114 0,602 Wisata 0,612 -0,276 -0,039 -0,014 Unggulan 0,486 0,305 -0,422 -0,106 Produk 0,682 0,076 -0,237 0,068 Bersaing 0,457 0,298 -0,453 0,120 Investasi 0,092 0,215 0,630 0,555 Pembibitan 0,432 0,647 0,091 -0,239 Investor 0,684 -0,166 -0,255 0,115 Dukungan 0,391 -0,830 -0,062 -0,051
Berdasarkan hasil uji validasi, dapat diketahui bahwa  pada  tahap  uji factoring ,  validasi  sampel bagian  pertama,  dan  validasi  sampel  bagian  kedua, semuanya  menghasilkan component  matrix yang seluruhnya  mengacu  kepada  terbentuknya  empat faktor  baru  dari  dua  belas  faktor  yang  ada sebelumnya.  Oleh  karena  itu,  pembagian  sampel menjadi  dua  bagian  tidak  berdampak  pada  jumlah faktor yang dihasilkan atau pada cara interpretasinya. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  yang muncul bersifat konsisten dan dapat diterapkan pada populasi  secara  umum.  Dengan  kata  lain,  faktor- faktor  yang  mendukung  perkembangan  agroindustri kelapa  di  Kabupaten  Pangandaran  meliputi  produk, dukungan  pemerintah  dan  masyarakat,  potensi daerah, serta investasi dan bibit.
Keempat faktor yang mendukung pengembangan agroindustri kelapa di atas direkomendasikan agar terus diperkuat sehingga akan mempermudah pengembangan agroindustri kelapa di Kabupaten Pangandaran. Pihak-pihak yang terlibat di antaranya  adalah  pelaku  agroindustri  kelapa  itu sendiri,  masyarakat  sekitar,  petani,  akademisi  dari berbagai  perguruan  tinggi,  Pemda  Kabupaten Pangandaran, serta pihak-pihak yang berkepentingan lainnya.  Dengan  kolaborasi  berbagai  pihak  inilah maka  faktor  pendukung  pengembangan  agroindustri kelapa di wilayah tersebut diharapkan akan semakin
kuat pengaruhnya dan pada akhirnya akan berdampak positif terhadap pengembangan agroindustri kelapa.

## Faktor Penghambat Pengembangan Agroindustri
Kelapa di Kabupaten Pangandaran
Terdapat 11 faktor penghambat
pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran, yaitu:
1. Sistem  bunga  bank  /  riba  yang  memberatkan (selanjutnya disebut Riba).
2. Situasi  sosial  dan  politik  yang  tidak  menentu (selanjutnya disebut Sospol).
3. Infrastruktur yang belum memadai (selanjutnya disebut Infrastruktur).
4. Daya beli masyarakat yang rendah (selanjutnya disebut Dayabeli).
5. Kualitas sumber daya manusia rendah (selanjutnya disebut SDM).
6. Penguasaan  teknologi  rendah  (selanjutnya disebut Teknologi).
7. Adanya kebijakan pemerintah yang kurang tepat (selanjutnya disebut Kebijakan).
8. Kualitas  produk  rendah  (selanjutnya  disebut Kualitas).
9. Inflasi yang tinggi (selanjutnya disebut Inflasi).
10. Sebagian besar bahan baku dijual ke luar daerah (selanjutnya disebut Penjualan).
11. Tidak adanya lembaga pendidikan dan pelatihan (selanjutnya disebut Diklat).
Seperti  halnya  faktor  pendukung,  maka selanjutnya dilakukan uji KMO and Bartlett’s test of sphericity terhadap faktor-faktor penghambat pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran.  Hasil  uji  selengkapnya  dapat  dilihat pada Tabel 6.

## Tabel  6.  Hasil  uji  KMO  dan  Bartlett  faktor penghambat
KMO and Bartlett’s Test ZScore Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,714 Bartlett’s Test of Sphercity Approx. Chi- Square df Sig. 200,134 55 0,000
Pada Tabel 6 dapat dilihat bahwa angka KMO and Bartlett’s test adalah  0,714  dengan  signifikansi 0,000. Karena nilai MSA > 0,5 dan signifikansi jauh di  bawah  0,05  (0,000  <  0,05),  hal  ini  menunjukkan bahwa  sampel  dan  faktor-faktor penghambat  di atas sudah  dapat  dianalisis  menggunakan  analisis  faktor (H 0 ditolak).
Setelah  diketahui  bahwa  seluruh  faktor penghambat  dapat  dianalisis  menggunakan  analisis faktor, maka langkah selanjutnya adalah menentukan jumlah  komponen  dari  faktor-faktor  penghambat. Jumlah komponen ditentukan dengan memperhatikan eigenvalue, dimana  jumlah komponen  yang  bernilai
kurang dari 1 tidak dipergunakan dalam menentukan jumlah komponen yang terbentuk. Jumlah komponen terbentuk dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Jumlah komponen faktor penghambat
Pada  Gambar  3  dapat  dilihat  jumlah komponen  faktor  penghambat  yang  terbentuk  sama dengan  jumlah  komponen  faktor  pendukung  yakni sebanyak  4  komponen.  Langkah  selanjutnya  adalah melakukan  proses factoring untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  yang  termasuk  dalam  masing-masing komponen.  Pada  Tabel  7  dapat  dilihat rotated component  matrix hasil  proses factoring. Seperti halnya  penentuan  anggota  setiap  komponen  pada faktor  pendukung  yang  ditentukan  oleh  nilai factor loading masing-masing  faktor,  maka    pada  bagian faktor penghambat dapat ditentukan pula anggota dari setiap  komponen  yang  terbentuk.  Misalnya  pada faktor pertama yaitu riba yang memiliki nilai korelasi 0,671  dengan  komponen  1.  Oleh  karena  itu,  faktor riba  dapat  dimasukkan  sebagai  anggota  komponen faktor  1.  Demikian  pula  untuk  faktor-faktor  yang lainnya.
Anggota  dari  setiap  komponen  faktor penghambat  yang  terbentuk  selengkapnya  dapat diuraikan Sebagai berikut:
a. Komponen  1  ( Principal  Component 1)  terdiri dari:  riba  (sistem  bunga  bank  /  riba  yang memberatkan),  SDM  (kualitas  sumber  daya manusia  rendah),  dan  teknologi  (penguasaan teknologi  rendah).  Untuk  selanjutnya  komponen pertama disebut faktor modal utama.
b. Komponen  2  ( Principal  Component 2)  terdiri dari:  infrastruktur  (infrastruktur  yang  belum memadai), kualitas (kualitas produk rendah), dan penjualan (untuk sebagian besar bahan baku dijual ke  luar  daerah).  Untuk  selanjutnya  komponen kedua disebut faktor infrastruktur.
c. Komponen  3  ( Principal  Component 3)  terdiri dari:  kebijakan  (adanya  kebijakan  pemerintah yang  kurang  tepat),  inflasi  (inflasi  yang  tinggi), dan diklat (tidak adanya lembaga pendidikan dan pelatihan).  Untuk  selanjutnya  komponen  ketiga disebut faktor kebijakan pemerintah.
d. Komponen  4  ( Principal  Component 4)  terdiri dari: sospol (situasi sosial dan politik yang tidak menentu)  dan  daya  beli  (daya  beli  masyarakat yang  rendah).  Untuk  selanjutnya  komponen keempat disebut faktor sosial ekonomi.
Pada Tabel 8 dapat dilihat besarnya pengaruh dari  keempat  faktor  penghambat  di  atas  terhadap pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran.  Keempat  faktor  yang  baru  tersebut mampu  menjelaskan  total  varians (cumulative percent of variance) sebesar 69,7%. Untuk principal component pertama  (modal  utama)  memberikan pengaruh sebesar 20,2%, principal component kedua (infrastruktur) memberikan pengaruh sebesar 17,9%.
Tabel  7.  Nilai  korelasi  faktor  penghambat  dengan komponen yang terbentuk
Faktor Penghambat Komponen 1 2 3 4 Riba 0,671 0,131 0,220 0,120 Sospol 0,039 0,143 -0,013 0,854 Infrastruktur -0,039 0,812 0,183 0,113 Dayabeli 0,405 -0,090 0,331 0,620 SDM 0,817 0,114 -0,030 0,277 Teknologi 0,832 0,027 0,080 -0,066 Kebijakan 0,374 0,280 0,684 -0,148 Kualitas 0,105 0,672 0,134 0,422 Inflasi -0,058 0,412 0,713 0,056 Penjualan 0,320 0,741 0,064 -0,218 Diklat 0,116 -0,056 0,865 0,231 Tabel 8. Besarnya pengaruh faktor penghambat terhadap pengembangan agroindustri kelapa Compon ent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumul ative % Total % of Variance Cumul ative % Total % of Variance Cumul ative % 1 3,541 32,187 32,187 3,541 32,187 32,187 2,227 20,245 20,245 2 1,639 14,896 47,083 1,639 14,896 47,083 1,971 17,920 38,165 3 1,296 11,781 58,864 1,296 11,781 58,854 1,945 17,678 55,844 4 1,194 10,856 69,720 1,194 10,856 69,720 1,526 13,876 69,720 5 0,712 6,476 76,195 6 0,667 6,062 82,257 7 0,485 4,414 86,671 8 0,458 4,162 90,833 9 0,409 3,716 94,549 10 0,323 2,939 97,488 11 0,276 2,512 100,00
Sementara  itu, principal  component ketiga (kebijakan pemerintah) memberikan pengaruh sebesar  17,7%  sedangkan principal  component keempat  (sosial  ekonomi)  memberikan  pengaruh sebesar  13,9%.  Dengan  demikian,  dapat  dikatakan bahwa 69,7% penghambat perkembangan agroindustri kelapa di Kabupaten Pangandaran adalah keempat  faktor  yang  baru  tersebut,  dan  sisanya (30,3%) dipengaruhi oleh faktor lain.
Seperti  halnya  pada  faktor  pendukung,  maka langkah terakhir dilakukan uji validasi terhadap hasil pengelompokan faktor-faktor penghambat pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran.  Hasil  uji  validasi  selengkapnya  dapat dilihat pada Tabel 9 dan 10.
Tabel 9. Hasil uji validasi faktor penghambat sampel
bagian pertama Faktor Penghambat Komponen 1 2 3 4 Riba 0,822 -0,129 -0,025 -0,002 Sospol 0,444 -0,183 0,714 -0,295 Infrastruktur 0,544 0,617 0,169 0,092 Dayabeli 0,640 -0,527 0,151 -0,015 SDM 0,729 -0,460 0,062 0,208 Teknologi 0,578 -0,417 -0,258 0,525 Kebijakan 0,723 0,088 -0,478 -0,217 Kualitas 0,593 0,317 0,522 0,051 Inflasi 0,556 0,555 -0,151 -0,197 Penjualan 0,506 0,527 -0,098 0,471 Diklat 0,612 -0,101 -0,345 -0,598
Tabel 10. Hasil uji validasi faktor penghambat sampel bagian kedua Faktor Penghambat Komponen 1 2 3 4 Riba 0,244 -0,048 0,665 0,424 Sospol 0,003 0,546 -0,477 0,200 Infrastruktur 0,506 0,045 -0,636 0,028 Dayabeli -0,146 0,773 0,106 -0,333 SDM 0,721 0,182 0,121 0,053 Teknologi 0,652 -0,004 0,335 0,449 Kebijakan 0,584 -0,312 0,093 0,322 Kualitas 0,528 0,270 -0,309 -0,323 Inflasi 0,012 0,689 0,226 0,118 Penjualan 0,640 0,064 -0,008 -0,444 Diklat -0,062 0,628 0,279 0,404
Berdasarkan  hasil  uji  validasi  tersebut,  dapat diketahui  bahwa  pada  tahap  uji factoring ,  validasi sampel  bagian  pertama,  dan  validasi  sampel  bagian kedua,  semuanya  menghasilkan component  matrix yang  seluruhnya  mengacu  kepada  terbentuknya empat  faktor  baru  dari  sebelas  faktor  yang  ada sebelumnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  faktor- faktor  yang  muncul  bersifat  konsisten  dan  dapat diterapkan pada populasi secara umum. Dengan kata lain,  faktor-faktor  yang  menghambat  perkembangan agroindustri  kelapa  di  Kabupaten  Pangandaran  saat ini  meliputi  modal  utama,  infrastruktur,  kebijakan pemerintah, serta sosial ekonomi.
Keempat faktor yang menghambat pengembangan agroindustri kelapa di atas direkomendasikan  agar  segera  diatasi  sehingga pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran  akan  menjadi  lebih  mudah.  Berbagai pihak  yang  diharapkan  terlibat  di  antaranya  adalah lembaga  keuangan  syariah,  pelaku  agroindustri kelapa  itu  sendiri,  masyarakat  sekitar,  petani, akademisi  dari  berbagai  perguruan  tinggi,  Pemda Kabupaten  Pangandaran,  serta  pihak-pihak  yang berkepentingan lainnya. Dengan kolaborasi berbagai pihak inilah maka faktor penghambat pengembangan agroindustri  kelapa  di  Kabupaten  Pangandaran diharapkan  dapat  diatasi  dan  pada  akhirnya  akan mengurangi baik jumlah maupun pengaruh dari faktor penghambat pengembangan agroindustri kelapa.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Faktor pendukung pengembangan agroindustri  kelapa  di  Kabupaten  Pangandaran  saat ini  adalah  produk,  dukungan  pemerintah  dan masyarakat, potensi daerah, serta investasi. Keempat faktor  tersebut  berpengaruh  sebesar  61,6%  terhadap pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran.  Sementara  itu,  faktor-faktor  yang menghambat  pengembangan  agroindustri  kelapa  di wilayah  ini  adalah  modal  utama,  infrastruktur, kebijakan pemerintah, serta sosial ekonomi. Keempat faktor  tersebut  berpengaruh  sebesar  69,7%  terhadap pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran.

## Saran
Sebaiknya para pemangku kepentingan agroindustri kelapa di Kabupaten Pangandaran dapat memanfaatkan  dan  memperkuat  berbagai  faktor pendukung untuk terus mengembangkan agroindustri kelapa  di  Kabupaten  Pangandaran.  Selain  itu, sebaiknya Pemerintah Daerah Kabupaten Pangandaran  berkolaborasi  dengan  berbagai  pihak terkait  seperti  lembaga  keuangan  syariah,  investor, lembaga pendidikan, maupun pemangku kepentingan lainnya untuk mengatasi faktor penghambat pengembangan  agroindustri  kelapa  di  wilayah tersebut.  Direkomendasikan  juga  agar  dilakukan penelitian lanjutan terkait strategi untuk pengembangan  agroindustri  kelapa  di  Kabupaten Pangandaran berdasarkan faktor-faktor yang berpengaruh sesuai hasil penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin. 2021. Determining prospective coconut shell products  using  Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Journal Tech-E . 4(2): 1-7. http://bsti.ubd.ac.id/e-jurnal.
Abidin, Sukardi, Mangunwidjaja D, Romli M. 2018.
Potensi  agroindustri  berbasis  kelapa  untuk
pemberdayaan ekonomi masyarakat di Kabupaten Pangandaran - Jawa Barat. Jurnal Teknologi Industri Pertanian . 28(2): 231–243. https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2018.2
8.2.231. Amin  S  dan  Prabandono  K.  2014. Cocopreneurship Aneka Peluang Bisnis dari Kelapa . Yogyakarta: Lily Publisher.
Ariyanti  M,  Suherman  C,  Maxiselly  Y,  Rosniawaty
S. 2018. Pertumbuhan tanaman kelapa (Cocos nucifera  L.)  dengan  pemberian  air  kelapa. Jurnal  Hutan  Pulau-pulau  Kecil. 2(2):  201- 212. https://doi.org/10.30598/jhppk.2018.2.2.201. Badan  Pusat  Statistik.  2023. Provinsi  Jawa  Barat dalam  Angka  2023 .  Bandung:  BPS  Provinsi Jawa Barat.
Baskara  ZW,  Harsyiah  L,  Paramartha  DNA,  Utama QD.  2022.  Analisis  faktor  untuk  pemetaan karakteristik pada percobaan dekafeinasi kopi Robusta. Eigen  Mathematics  Journal. 5(1): 15–20. https://doi.org/10.29303/emj.v5i1.139. Chiciudean  GO,  Harun  R,  Ilea  M,  Chiciudean  DI, Arion FH, Ilies G, Muresan IC. 2019. Organic food consumers and purchase intention: a case study  in  Romania. Agronomy. 9(3):  1-13. https://doi.org/10.3390/agronomy9030145 Ćurčić N dan Miletić V. 2020. Factors important for achieving  the  competitiveness  of  industrial and  agroindustrial  products. Ekonomika Poljoprivrede.
67(3): 831–847. https://doi.org/10.5937/ekopolj2003831c .
Darmawan  ASP  dan  Trimo  L.  2022.  Faktor  yang mempengaruhi  keputusan  pembelian  sayuran terhadap  pengguna  e-wallet  go-pay  di  kota Jabodetabek. Jurnal  Agribisnis  Indonesia. 10(2): 211–221. https://doi.org/10.29244/jai.2022.10.2.211- 221.
Dinas  Koperasi  Perdagangan  dan  Perindustrian Kabupaten  Pangandaran.  2022. Data  Potensi Industri  Kecil  dan  Menengah  Kabupaten Pangandaran  2022 .  Pangandaran:  Dinas Koperasi  Perdagangan  dan  Perindustrian Kabupaten Pangandaran.
Jiang Q, Liu Z, Liu W, Li T, Cong W, Zhang H, Shi J. 2018. A principal componen analysis based three-dimensional  sustainability  assessment model  to  evaluate  corporate  sustainable performance. Journal of Cleaner Production. 187(2018): 625-637. https://doi.org/10.1016/j/jclepro.2018.03.255.
Kuswardhani  N,  Sari  FN,  Wibowo  Y.  2019. Identification of potential locations and factors for  coffee  agro-industry  development  in Argopuro Mountain, Jember. IOP Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science . 250(1):  1-7. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/250/1/012065 .
Magagula  B  dan  Tsvakirai  CZ.  2020.  Youth perceptions  of  agriculture:  influence  of cognitive  processes  on  participation  in agripreneurship. Development  in  Practice.
30(2): 234–243.
https://doi.org/10.1080/09614524.2019.16701 38 .
Manikandan  R  dan  Vidhya  N.  2023.  Application  of Henry  Garrett  ranking  technique  to  elect  the preference  of  influencing  factors  of  coir industrial  growth. International  Journal  of Environmental  Economics,  Commerce  and Educational  Management .  10(7):  46-52. https://doi.org/10.36713/epra0414.
Novratena  D,  Hartiati  A,  Gede  W,  Yoga  S.  2021.
Analisis faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian  produk  kopi  Kapal  Api  sachet  di kota  Denpasar. Jurnal  Rekayasa  Manajemen Agroindustri. 9(1): 149-156.
Peraturan  Bupati  Kabupaten  Pangandaran  No.  29
tahun 2017 tentang Rencana Kerja Pembangunan  Daerah  (RKPD)  Kabupaten Pangandaran. Pangandaran: Pemerintah Daerah Kabupaten Pangandaran.
Perito MA, Chiodo E, Serio A, Paparella A, Fantini A.  2020.  Factors  influencing  consumers’ attitude  towards  biopreservatives. Journal Sustainability. 12(38): 1-12. https://doi.org/10.3390/su12240038
Pudyastuti  NN,  Masyhuri  M,  Suryantini  A.  2019.
Pengembangan  agroindustri  gula  kelapa  di Kabupaten Cilacap: kajian  strategi  marketing hasil  pertanian. Jurnal  Kawistara. 9(2):  139- 149.
https://doi.org/10.22146/kawistara.39539.
Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian.  2022.
Outlook  Komoditas  Perkebunan  Kelapa . Jakarta:  Sekretariat  Jenderal  Kementerian Pertanian.
Sangadah  HA,  Machfud  M,  Anggraeni  E.  2021.
Business  model  development  of  a  fresh milk agro-industry in rural areas. Jurnal Manajemen  dan  Agribisnis .  18(2):  131-143. https://doi.org/10.17358/jma.18.2.131. Santoso S. 2017. Statistik Multivariat dengan SPSS . Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Siregar,  MQH,  Harahap  G,  Lubis,  MM.  2020. Prospek  pengembangan  agroindustri  minyak nilam (studi kasus: Desa Sipiongot, Kecamatan Dolok, Kabupaten Padang Lawas Utara). Jurnal  Ilmiah  Pertanian. 1(1):  106- 111.
http://jurnalmahasiswa.uma.ac.id/index.php/ji perta
Wardah  S,  Djatna T,  Marimin,  Yani  M.  2020.  New product  development  in  coconut-based  agro- industry:  current  research  progress  and challenges. IOP Conference Series: Earth and
Environmental Science , 472(1): 1-7.
https://doi.org/10.1088/1755- 1315/472/1/012053. Winarno  FG.  2014. Kelapa  Pohon  Kehidupan .
Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
Yulhar TFM dan Darwanto DH. 2019. Competitiveness  of  Indonesia  crude  coconut
oil export in destination countries. Jurnal Agro Ekonomi . 30(2): 125-138. https://doi.org/10.22146/ae.49014