Determinants of Coffee Farmers' Income: Logistic Regression Analysis in North Toraja Regency

Abstract

English

This study aims to analyze the factors influencing coffee farmers’ income in Buntu Pepasan Subdistrict, North Toraja Regency. A binary logistic regression method was employed with 100 respondents selected using the Lemeshow formula. The dependent variable was farmers’ income, categorized as high or low, while the independent variables included fifteen factors, such as land size, land productivity, number of coffee trees, production costs, coffee bean quality, coffee price, certification and quality standards, weather conditions, and other related factors. The results reveal that eight variables have a positive and significant effect on farmers’ income: land size, land productivity, number of coffee trees, production costs, coffee bean quality, coffee price, certification and quality standards, and weather conditions. Conversely, two variables—access to credit and capital, and pest and disease attacks—show a negative effect. The remaining four variables were found to have no significant impact. The Nagelkerke R Square value of 71.2% indicates that the model effectively explains most variations in farmers’ income. These findings highlight that improving farmers’ income relies not only on increasing production but also on enhancing product quality and strengthening institutional management, such as certification. The results provide a scientific basis for formulating policies that focus on improving productivity, strengthening quality standards and certification, enhancing financing systems, and developing pest and disease control strategies. Ultimately, this approach can boost the competitiveness of Toraja coffee and strengthen Indonesia’s position in the global coffee market.

Bahasa Indonesia

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi tingkat pendapatan petani kopi di Kecamatan Buntu Pepasan, Kabupaten Toraja Utara. Metode yang digunakan adalah regresi logistik biner dengan jumlah sampel sebanyak 100 responden yang dipilih menggunakan rumus Lemeshow. Variabel dependen adalah tingkat pendapatan petani yang dikategorikan menjadi tinggi dan rendah, sedangkan variabel independen terdiri atas lima belas faktor, antara lain luas lahan, produktivitas lahan, jumlah pohon kopi, biaya produksi, kualitas biji kopi, harga kopi, sertifikasi dan standar mutu, cuaca, serta beberapa faktor lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa delapan variabel berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan petani, yaitu luas lahan, produktivitas lahan, jumlah pohon kopi, biaya produksi, kualitas biji kopi, harga kopi, sertifikasi dan standar mutu, serta cuaca. Sementara itu, dua variabel, yaitu akses terhadap kredit dan modal serta serangan hama dan penyakit, berpengaruh negatif. Empat variabel lainnya tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap pendapatan. Nilai Nagelkerke R Square sebesar 71,2% menunjukkan bahwa model ini mampu menjelaskan sebagian besar variasi pendapatan petani kopi. Temuan ini menunjukkan bahwa peningkatan pendapatan petani tidak hanya ditentukan oleh peningkatan produksi, tetapi juga kualitas produk dan pengelolaan kelembagaan, seperti sertifikasi. Hasil penelitian ini dapat menjadi dasar bagi perumusan kebijakan yang berfokus pada peningkatan produktivitas, penguatan mutu dan sertifikasi, perbaikan sistem pembiayaan, serta strategi pengendalian hama dan penyakit. Dengan demikian, daya saing kopi Toraja dapat ditingkatkan, sekaligus memperkuat posisi Indonesia di pasar kopi global.

Keywords

• Pendapatan petani
• Kopi
• Regresi Logistik Biner
• Toraja Utara
• farmers’ income
• coffee
• binary logistic regression
• North Toraja