ANALISIS EFISIENSI PEMASARAN PALA DI KECAMATAN MEUKEK KABUPATEN ACEH SELATAN

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana efisiensi pada masing - masing saluran pemasaran dan seberapa besar margin pemasaran pala yang diperoleh masing - masing lembaga pemasaran yang terlibat serta farmer’share yang di terima oleh petani di Kecamatan Meukek Kabupaten Aceh Selatan. Metode pengumpulan data pada penelitian ini adalah menggunakan data primer dan data sekunder. Teknik pengambilan sampel petani dilakukan secara purposive sampling sebanyak 24 orang. Sedangkan sampel pedagang diperoleh secara snowball sampling sebanyak 20 orang.  Metode analisis yang digunakan adalah melihat saluran pemasaran, menghitung  margin pemasaran, farmer’s share dan rasio biaya keuntungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa saluran pemasaran pala dalam bentuk pala basah di Kecamatan Meukek Kabupaten Aceh Selatan yang paling efisien itu terdapat pada saluran pemasaran tipe kedua, hal ini karena bagian yang di terima petani itu lebih menguntungkan dan rasio keuntungan terbesar juga terdapat  pada saluran pemasaran tipe kedua

Analisis Saluran Pemasaran Perikanan Tangkap Di Kecamatan Samatiga

Perikanan tangkap merupakan kegiatan yang dilakukan untuk tujuan memanfaatkan sumberdaya ikan yang mempunyai nilai ekonomi dengan menggunakan teknologi, baik yang sederhana maupun yang lebih kompleks. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui bagaimana saluran pemasaran perikanan tangkap dan untuk mengetahui pengaruh musim barat, musim timur, dan perayaan Maulid Nabi terhadap saluran pemasaran di desa Kuala Bubon Kecamatan Samatiga. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu survey dengan analisis deskriptif kualitatif dan analisis produksi. Data yang digunakan terdiri dari data primer dan sekunder. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga saluran pemasaran, yaitu: saluran pemasaran I nelayan-toke bangku-muge/pengecer-konsumen; saluran pemasaran II nelayan-toke bangku-konsumen; dan saluran pemasaran III toke bangku-konsumen. Adapun beberapa musim yang mempengaruhi perikanan tangkap di Desa Kuala Bubon Kecamatan Samatiga yaitu: musim barat, musim timur, dan musim perayaan Maulid. Ketiga musim ini sangat berpengaruh terhadap saluran pemasaran di Desa Kuala Bubon Kecamatan samatiga karena pada masing-masing musim terdapat beberapa saluran pemasaran yang berbeda dan di masing-masing musim tersebut terdapat jumlah yang lebih dan kurangnya pasokan hasil tangkapan serta harga hasil tangkapan

Mapping mangrove forest distribution on Banten, Jakarta, and West Java Ecotone Zone from Sentinel-2-derived indices using cloud computing based Random Forest

Mangrove ecosystem is a very potential area, generally located in ecoton areas (a combination of intertidal and supratidal areas), where there is interaction between waters (sea, brackish water, and rivers) with land areas. Indonesia, especially the Banten and West Java regions, have vast mangrove areas and are currently under threat of land conversion. Moreover, mapping the distribution of mangrove forests using the Google Earth Engine platform based on Cloud Computing is less published. Therefore, this research was conducted by introducing the distribution of mangrove forests which involved the Random Forest (RF) classification algorithm method, and looking for the best modification of the index. The combination test was carried out by involving the NDVI, EVI, ARVI, SLAVI, IRECI, RVI, DVI, SAVI, IBI, GNDVI, NDWI, MNDWI, and LSWI indexes. There is a distribution of mangroves in three provinces (West Java, Banten, and Jakarta) which are 933.54 ha (8.372%), 1,537.89 ha (18.231%), and 8,184.82 ha (73.397%). Of the 70 combination tests, the LSWI index (K13, Type-A) is the combination with the lowest accuracy rate of 58.45% (Overal Accuracy) and 39.59 (Kappa statistic), and the combination of K23 (SAVI-MNDWI-IBI) is a combination the best are 96.48% and 92.79. The results and recommendations in this study are expected to be used as a reference in determining policies for the protection of mangrove areas and a reference for further researchEkosistem mangrove merupakan kawasan yang sangat potensial, umumnya berada di kawasan ekoton (kombinasi kawasan intertidal dan supratidal), dimana terdapat interaksi antara perairan (laut, air payau, dan sungai) dengan kawasan daratan. Indonesia khususnya wilayah Banten dan Jawa Barat memiliki kawasan mangrove yang sangat luas dan saat ini terancam alih fungsi lahan. Apalagi pemetaan sebaran hutan bakau menggunakan platform Google Earth Engine berbasis Cloud Computing kurang dipublikasikan. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan memperkenalkan sebaran hutan mangrove yang melibatkan metode algoritma klasifikasi Random Forest (RF), dan mencari modifikasi indeks yang terbaik. Uji kombinasi dilakukan dengan melibatkan indeks NDVI, EVI, ARVI, SLAVI, IRECI, RVI, DVI, SAVI, IBI, GNDVI, NDWI, MNDWI, dan LSWI. Sebaran mangrove terdapat di tiga provinsi (Jawa Barat, Banten, dan DKI Jakarta) yaitu seluas 933,54 ha (8,372%), 1.537,89 ha (18,231%), dan 8.184,82 ha (73,397%). Dari 70 pengujian kombinasi, indeks LSWI (K13, Type-A) merupakan kombinasi dengan tingkat akurasi terendah sebesar 58,45% (Overal Accuracy) dan 39,59 (Kappa statistik), dan kombinasi K23 (SAVI-MNDWI-IBI) merupakan kombinasi yang terbaik yaitu 96,48% dan 92,79. Hasil dan rekomendasi dalam penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai acuan dalam menentukan kebijakan perlindungan kawasan mangrove dan referensi untuk penelitian selanjutnya

PEMETAAN MODEL BISNIS RED HOUSE COFFEE DENGAN PENDEKATAN BISNIS MODEL CANVAS

Indonesia dikenal sebagai salah satu negara penghasil kopi terbesar keempat di dunia setelah Brazil, Vietnam dan Kolombia, dan dikenal juga sebagai negara yang menjadi referensi produksi kopi berkualitas baik. Budaya minum kopi sekarang merupakan menjadi rutinitas atau bahkan menjadi kebiasaan yang sering kita jumpai mulai dari kedai kopi di gang sempit, persimpangan jalan, hingga mal – mal di perkotaan. Hal ini menjadi penanda bahwa fenomena kedai kopi menjadi sebuah bisnis baru yang cukup menjajikan, salah satunya yaitu red house coffee. Pertumbuhan UMKM di kabupaten bener meriah ditambah dengan adanya program pemerintah yaitu PPKM membuat pendapatan para pelaku usaha semakin berkurang. Red house coffee merupakan coffee Honey, wine, natural,luwak,robusta, speacility berlokasi di kabupaten bener meriah, provinsi aceh yang harus terus berinovasi agar usahanya dapat bertahan yang dapat dilakukan dengan memetakan model bisnis dan mengevaluasinya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan dan memetakan operasional bisnis usaha mikro dengan studi pada “red house coffee” dengan pendekatan Business Model Canvas. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis deskriptif kualitatif dengan menggunakan analisis Sembilan blok business model canvas. Hasil penelitian menunjukan bahwa bisnis model kanvas red house coffee terdapat aspek yang masih lemah pada red house coffee dan perlu diperbaharui, yaitu aspek Channels yang masih mengandalkan penjualan dari outlet dan kurang mengoptimalkan penjualan online, meningkatkan promosi melalui social media seperti Instagram, facebook, tiktok dan youtub dengan melakukan iklan berbayar. Aspek value propotition yang belum menambahkan logo pada kemasan produk, menambah fasilitas wifi. Aspek customer relationship membangun awareness merek dan mengadakan membership. Aspek Revenue stream yaitu bisa menambah pendapatan dengan penyewaan tempat. Dan aspek key partner yaitu bisa memasok produk pada retail atau pun melalui minimarket local dan nasional

Life Cycle Assessment of Gayo Arabica Coffee Green Bean at Aceh Province

Indonesia's coffee production will reach 774.6 thousand tons in 2021, an increase of 2.75% from 2020, which was 753.9 thousand tons, and is the highest in the last decade and is expected to increase threefold in 2050. Hence, the evaluating environmental performance of the coffee agroindustry is essential if it is to become a more sustainable agroindustry. This paper aims to assess environmental performance (energy footprint, water footprint, and carbon footprint) in Gayo Arabica coffee green bean production with different agro-industry models. The method to evaluate environmental performance that can be used to identify indications of sustainability is Life Cycle Assessment (LCA) Method. The study was conducted on coffee production and exporter cooperatives in Central Aceh. Primary data were obtained through interviews with farmers, collectors, huller owners, and cooperative administrators. Secondary data comes from cooperative reports. The LCA study is described in two product systems, the model of 2015 and the model of 2016. The LCA model of 2015 is based on the green bean production system carried out in 2015 which includes water treatment, pulping, collecting, drying, hulling, finishing, and transportation. The LCA model of 2016 is based on the green bean production system carried out in 2016 until now which includes sub-processes for water treatment, pulping, collecting 1, hulling, collecting 2, finishing, and transportation. The results show that the energy footprint of the 2016 model (2.5128 MJ per f.u) is greater than that of the 2015 model (1.2336 MJ per f.u), the water footprint of the 2015 model is the same as the water footprint of the 2016 model product system, namely 0. 0086 m3 per f.u., and the carbon footprint of the 2016 model (1.93 kg CO2-eq per f.u) is greater than that of the 2015 model (1.48 kg CO2-eq per f.u). The cooperative initiative (in the model of 2016) is for the purpose of process improvement but cannot reduce carbon emissions. To reduce emissions from the use of fossil fuels, it is necessary to optimize land transportation routes and energy efficiency

Partisipasi Masyarakat terhadap Program Budidaya Ikan dalam Ember (Budikdamber) Solusi Ketersediaan Bahan Pangan

Penelitian ini bertujuan untuk Mengetahui bagaimana partisipasi warga terhadap program budidaya ikan  dalam ember, dan mengetahui karakteristik masyarakat dalam program budidaya ikan dalam ember di Gampong padang. Penelitian ini dilakukan pada 23 Oktober 2021. Program ini berlangsung selama setengah tahun (6 bulan), tepatnya dari Juli 2021 hingga Desember 2021. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif-deskriptif dan cenderung menggunakan analisis. Alat analisis yang digunakan adalah analisis partisipasi yang menggunakan IBM SPSS Variant 20.0. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa partisipasi masyarakat terhadap Budikdamber secara keseluruhan terlihat bahwa jumlah angka indeks Partisipasi masyarakat terhadap Budikdamber di Gampong Padang adalah 81,82% dan memiliki tempat dengan kelas Firmly Concur (Sangat Setuju). Hal ini dapat menunjukkan bahwa dukungan masyarakat terhadap Budikdamber secara umum sangat baik. Kelompok masyarakat sangat setuju dengan adanya tata cara bertani yang memanfaatkan Budikdamber. Masyarakat berpendapat bahwa pengembangan ikan dan sayuran dalam wadah sangat bermanfaat bagi masyarakat karena dengan Budikdamber maka masyarakat dapat mengkonsumsi ikan dan sayur yang sehat tanpa menggunakan bahan-bahan kimia, dan mengembangkan tanaman tanpa harus bersusah payah mencari lahan untuk bercocok tanam. &nbsp

Retrieving the National Main Commodity Maps in Indonesia Based on High-Resolution Remotely Sensed Data Using Cloud Computing Platform

Indonesia has the most favorable climates for agriculture because of its location in the tropical climatic zones. The country has several commodities to support economics growth that are driven by key export commodities—e.g., oil palm, rubber, paddy, cacao, and coffee. Thus, identifying the main commodities in Indonesia using spatially-explicit tools is essential to understand the precise productivity derived from the agricultural sectors. Many previous studies have used predictions developed using binary maps of general crop cover. Here, we present national commodity maps for Indonesia based on remote sensing data using Google Earth Engine. We evaluated a machine learning algorithm—i.e., Random Forest to parameterize how the area in commodity varied in Indonesia. We used various predictors to estimate the productivity of various commodities based on multispectral satellite imageries (36 predictors) at 30-meters spatial resolution. The national commodity map has a relatively high accuracy, with an overall accuracy of about 95% and Kappa coefficient of about 0.90. The results suggest that the oil palm plantation was the highest commodity product that occupied the largest land of Indonesia. However, this study also showed that the land area in rubber, rice paddies, and cacao commodities was underestimated due to its lack of training samples. Improvement in training data collection for each commodity should be done to increase the accuracy of the commodity maps. The commodity data can be viewed online (website can be found in the end of conclusions). This data can further provide significant information related to the agricultural sectors to investigate food provisioning, particularly in Indonesia

Social Life Cycle Assessment of a Coffee Production Management System in a Rural Area: A Regional Evaluation of the Coffee Industry in West Java, Indonesia

The demand for coffee in the local and global markets has encouraged massive production at upstream and downstream levels. The socioeconomic impact of coffee production still presents an issue, primarily related to the social benefit and economic value added for farmers. This study aims to identify the social impact of the coffee industry in rural areas in three different coffee industry management systems. Many coffee industries exist in rural areas, with various management systems: farmer group organizations, middlemen, and smallholder private coffee production. This study performed the social organization life cycle assessment to identify the social impact of the coffee industry in rural areas according to the management systems. The results indicated that the coffee industry managed by farmers is superior in providing a positive social impact to four stakeholders: workers, the local community, society, and suppliers, as indicated by the highest social impact scores of 0.46 for the workers, 0.8 for the local community, 0.54 for society, and 0.615 for the suppliers. The private coffee industry provides the highest social impact to consumers (0.43), and the middlemen were very loyal to the shareholders, with a total social impact score of 0.544. According to this social sustainability index analysis, the coffee industry managed by the farmer group has the highest endpoint of social impact at 0.64, which is categorized as the “sustainable” status. Meanwhile, the coffee industry managed by private companies and middlemen is categorized as “neutral or sufficient”. The coffee industry should implement improvement strategies to increase their social impact to all stakeholders in their business supply chain