Jurnal Manajemen Hutan Tropika Vol. 6 No. 2 : 1-14 (2000)
Artikel ( Article )
Trop. For. Manage. J. VI (I1) : 1-14 (2000)

## INTEGRASI PENGETAHUAN TRADISIONAL DENGAN PENGETAHUAN ILMIAH UNTUK PENGELOLAAN HUTAN LESTARI
H ERRY P URNOMO 1)

## ABSTRACT
Scientific  knowledge  faces  a  limitation  to describe  the  complexity  of  forest  ecosystem  and  its involved  local  communities.      Integrating  traditional  and  scientific  knowledge  is  necessary  to  deal with  this  complexity.  A  knowledge-based  system  with  fuzzy  logic  may  become  an  alternative  to complete scientific knowledge by integrating it with traditional knowledge.  The paper describes how the integration can be made.

## PENDAHULUAN
Bruntland’s  Commission  mendefinisikan  pembangunan  yang  lestari  sebagai a process in which the exploitation of resources, the direction of investments, the orientation of  technological  development  and  the  institutional  changes  are  all  in  harmony  and enhance both current and future potential to meet human needs and aspirations (WCED, 1987 in Haeruman 1995). Oleh karenanya pembangunan yang lestari harus berdasarkan pendekatan interdisiplin.  Untuk menggambarkan penilaian interdisiplin, sebuah  kerangka dasar  yang  mencakup  disiplin  ekologi,  ekonomi  dan  ilmu-ilmu  sosial    sebagaimana diusulkan oleh Becker (1997) adalah seperti tampak pada  Gambar  1.
Kerangka  dasar  tersebut  menunjukkan  bahwa  penilaian  pembangunan  yang  lestari diletakkan pada sistem nilai etis dan kultural masyarakat. Hal ini mengandung arti bahwa setiap pembahasan tentang pembangunan yang lestari di Indonesia haruslah merujuk pada sistem  nilai  Indonesia.  Dari  irisan  Gambar  1.    dapat  dilihat  bahwa  pembangunan  akan lestari  jika  secara  ekonomis  layak,  ramah  lingkungan,  berkeadilan  sosial,  secara  kultural tepat dan berbasis pendekatan yang holistik.
Vavey  (1993)  mengatakan  bahwa  saat  ini  para  akademisi  dan  ilmuwan    telah “menemukan”  bahwa  pengetahuan  dimana  masyarakat    indijenus  ( indigenous  people ) menempati dan mengelola bumi, ekosistem, hidupan liar, perikanan dan hutan dan sistem kehidupan lainnya sangat akurat.
Masyarakat lokal yang mempunyai banyak pengalaman dalam mengurusi hutan dapat bertindak  sebagai  pakar-pakar    lokal  dalam  konteks    penilaian  kelestarian  hutan. Strukturisasi  dan  integrasi  antara  dua  jenis  pengetahuan  sangatlah  menantang,  karena
1) Staf Pengajar pada Laboratorium Biometrika Hutan, Jurusan Manajemen Hutan
2 Nilai kultural masyarakat Kelayakan ekonomi Kualitas lingkungan Kebijakan Pembangunan berkelanjutan Kesejah teraan masyara kat
metodologi  pembentukan  pengetahuan  tersebut  berbeda.    Perbedaan  tersebut  disajikan pada Tabel 1.
Gambar 1.  Kerangka konseptual penilaian kelestarian (dimodifikasi dari  Becker, 1997)
Tabel 1.  Perbedaan  antara  Pengetahuan  Ilmiah  dan  Tradisional (indigenous knowledge)
Karakteristik Pengetahuan ilmiah Pengetahuan tradisional Skala universal lokal Supernatural tidak ada ada Penyebaran formal informal Kepemimpinan profesional pemimpin informal Metodologi hipotesis dan eksperimen pengalaman Gaya hidup original dunia barat dunia timur Visi terhadap sumberdaya alam ekspolitasi sumberdaya alam   harmoni dengan alam
Sintesis  dua  macam  pengetahuan  tersebut  harus  dilakukan  secara  hati-hati.    Salah satu  pendekatan  yang  biasa  dipakai (rule  of  thumb) adalah  penggunaan  pengetahuan ilmiah  untuk  ide-ide  atau  konsep-konsep  universal  dan  penggunaan  pengetahuan
Fungsi keanggotan input Rules Fungsi keanggotan output Fuzzify Rule evaluation Defuzzify Input Output Fuzzy inference engine
tradisional  untuk  implementasi  lokal.    Sebagaimana  telah  dinyatakan  sebelumnya,    hutan adalah  sistem  yang  kompleks  dan  adaptif,    yang    sehingga  tidak  mungkin  menjelaskan seluruh  gejala  didalamnya  hanya  berlandaskan  pengetahuan  ilmiah.    Pengetahuan tradisional  adalah  prasyarat  kondisi (necessary  condition) untuk  memahami  hutan  secara lebih baik.
Sebuah Knowledge  Based  System (KBS)  atau  Sistem  Berbasis  Pengetahuan  tentang kriteria  dan  indikator  hutan  lestari  dapat  dipakai  untuk  integrasi  kedua  tipe  pengetahuan tersebut.  Kriteria dan Indikator (selanjutnya disebut K&I)  telah umum disepakati sebagai alat  untuk  formulasi  konsep  pengelolaan  hutan  lestari.    Jika  ini  diterima  maka persoalannya  adalah  bagaimana  kita  mengintegrasikan  K&I  yang  berbasis  pengetahuan ilmiah dan berbasis pengetahuan tradisional.
Panigrahi  (1998)  menekankan  penggunaan  logika  fuzzy  dalam  KBS  biologi  dan pertanian karena kekurangan pengetahuan kuantitatif  dalam banyak hal.  Model logika ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar  2.  Model logika fuzzy (Panigrahi  1998)

## 4

## KERANGKA PENDEKATAN
Sistem berbasis pengetahuan adalah kombinasi antara sebuah basis pengetahuan dan sebuah  mesin  penalar  dan  inferensia.    Sistem  berbasis  pengetahuan  adalah  berdomain spesifik,  yang  berarti  bahwa  ia  dikembangkan  untuk  sebuah  pengetahuan  tertentu  saja. Pengetahuan  harus  dinyatakan  secara  jelas  agar  mesin  inferensia  dapat  menalar pengetahuan tersebut secara benar, adapun  arsitektur sistem berbasis pengetahuan adalah sebagimana disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur sebuah  sistem berbasis pengetahuan
Schmoldt  (1998)  menyarankan  agar    sebuah linguistic-based  knowledge  analysis dipakai  untuk  merumuskan  basis  pengetahuan.    Analisis  ini  mendekati knowledge acquisition yaitu sebuah  proses  yang  mengusahakan  stakeholder  yang  terpilih  diminta untuk  mengartikulasikan  pengetahuannya, dengan  cara  mengelompokan  pengetahuannya menjadi  tiga  macam,  yaitu lexical  knowledge,  syntactic  knowledge and semantic knowledge. Analisis lexical  knowledge pada  dasarnya  merupakan  proses  menciptakan lexicons sebagai  domain  bahasa,  yang    selanjutnya  dirubah  menjadi  pengetahuan  sintaks dan semantik . Analisis s yntactic knowledge mengidentifikasi   label dan   hubungan antar faktor  yang  teridentifikasi  pada lexical  analysis .  Sedangkan semantic  knowledge  analysis merupakan proses kombinasi spesifik faktor-faktor (lexicons) dan hubungan (syntax) untuk mencari jalan-jalan pemecahan masalah yang mungkin.

## PENGEMBANGAN SISTEM BERBASIS PENGETAHUAN (KBS)
KBS yang dikembangkan memiliki dua kemampuan utama, yaitu melakukan adaptasi terhadap  pengetahuan  lokal    dan  melakukan  penilaian  terhadap  kelestarian  berdasarkan kombinasi  antara  pengetahuan  ilmiah  dan  pengetahuan  lokal.    Disain  aplikasi  KBS disajikan pada Gambar 4.
Pemakai Antarmuka pemakai
Mesin penalar dan inferensia
Working Memory Basis pengetahuan

## Gambar 4. Disain aplikasi KBS
Perolehan Pengetahuan ( Knowledge Elicitation )
Pengetahuan  tentang  K&I  dikelompokkan  menjadi  pengetahuan  ilmiah  dan pengetahuan  lokal.    Kelompok  pertama  diturunkan  dari  pengetahuan  ilmiah  generik sedang  kelompok  kedua  adalah  pengetahuan  masyarakat  lokal  yang  diperoleh  dari  studi lapang dan literatur.
Basis pengetahuan Working memory Antarmuka pengguna Sistem penjelasan Mesin penalar Proses adaptasi: Pengetahuan lokal Pengetahuan ilmiah Pengguna Teks penjelasan Sistem Berbasis Pengetahuan (KBS)

## 6
Representasi Pengetahuan ( Knowledge  Representation )
Pengetahuan  tentang  pengelolaan  hutan  lestari  direpresentasikan  dalam  bentuk jaringan K&I seperti disajikan pada Gambar 5.
Gambar  5.  Jaringan komponen yang merepresentasikan kriteria dan indikator Pengetahuan dibagi menjadi beberapa komponen.  Setiap komponen merepresentasi- kan sebuah konsep tentang kelestarian diberbagai tingkatan.  Sebagai contoh, lihat Tabel 2, Prinsip  pertama  dari  pengetahuan  generik  adalah Integritas  ekosistem  terpelihara mempunyai  beberapa  kriteria,  yang  diikuti  beberapa  indikator.    Verifier  dan  sub  verifier dibutuhkan  ketika  indikatornya  tidak  dapat  merepresentasikan  pengukuran  atau  penilaian tunggal.
PHL Prinsip Kriteria Indikator verifier sub verifier
Tabel 2.  Contoh Hirarki dari Komponen dalam Pengelolaan Hutan Lestari
Prinsip 1 Integritas ekosistem terpelihara Kriteria  1.1 Keragaman hayati terpelihara Indikator Verifier dan Sub verifier Pola bentang alam terpelihara Keragaman spesies dari kelompok terpilih terpelihara Ukuran populasi kelompok terpilih tidak menunjukkan perubahan yang signifikan
Spesies yang mau punah dilindungi
………………. ……………….
Setiap  komponen  memiliki  beberapa  atribut  seperti  keterangan  detil,  siapa  yang membuat, kapan dibuat dan sebagainya. Setiap komponen juga mempunyai seri dari proses argumentasi  apakah  komponen  tertentu  didukung  atau  dilawan  (ditolak)  keberadaanya dalam jaringan.  Proses argumentasi sebuah komponen disajikan pada Gambar 6.
Keterangan:  Ni = komponen i;  Ai = argumen i.
Gambar 6. Contoh Proses Argumentasi Sebuah Komponen
A1.  argumen untuk mendukung N1 (N1 hidup) A2.  argumen untuk menolak A1 (N1 mati)
A3. argumen untuk menolak
A2 (N1 hidup) A4. argumen untuk menolak A3
(N1 mati)
N1

## 8
Proses argumentasi sebuah komponen disimpan dalam sejarah komponen yang dapat dilihat oleh pengguna KBS.  Penting untuk mengetahui sejarah komponen yang membuat pengguna belajar bagaimana pengetahuan yang ada dalam jaringan dibentuk.  Dengan kata lain jaringan komponen adalah merupakan sebuah jaringan pengetahuan.
Relasi  antarkomponen  yang  mempunyai  superordinat  yang  sama  tidak  harus bebentuk DAN.  Relasi  dapat berbentuk DAN atau OR seperti diperlihatkan pada Gambar 7.

## Gambar 7.  Contoh Relasi Antar Komponen
N1 mempunyai lima subordinat.Tiga komponen yang pertama berelasi satu sama lain dengan  relasi  DAN,  tetapi  komponen  keempat  dan  kelima  berhubungan  satu  sama  lain dengan relasi or.  Relasi or berarti N1 sesungguhnya  memiliki empat  komponen  meliputi tiga definitif  komponen (N.1.1, N.1.2 dan  N.1.3) dan satu komponen apakah N.1.4 atau N.1.5.

## Mesin Penalar dan Inferensia
Mesin penalar dan inferensia dari jaringan yang berbentuk  hirarki dimulai dari daun ke akar seperti disajikan pada Gambar 8.  Skor (nilai) untuk komponen tertentu ditentukan oleh oleh subordinatnya.  Skor sebuah komponen ditentukan dengan pengalian skor semua komponen  subordinatnya  dengan    kepentingan  relatif  komponen-komponen  tersebut. Sebagai  contoh,  sebuah  komponen  N1  memiliki  tiga  subordinat  dengan  skor  5,  6  dan  8, dan kepentingan relatif  0.4, 0.4 dan 0.2 secara berturutan, maka skor untuk komponen N1 adalah  (5 x 0.4) + (6 x 0.4) + (8 x 0.2) = 2 + 2.4 + 1.6 = 6.
relasi ATAU relasi DAN N1 N.1.1 N.1.2 N.1.3 N.1.4 N.1.5
Gambar  8.  Proses penilaian
Skor  mungkin  merepresentasikan  dugaan  seseorang  yang  mengandung  kata-kata seperti yakin, sangat yakin, hampir yakin, mungkin, tidak mungkin dan lain-lain.  Derajat keyakinan  tersebut  dapat  diekspresikan  dengan  sebuah  interval  bilangan  rasional    seperti antara 0 dan 1.  Bilangan ini dikenal sebagai faktor kepercayaan ( certainty factor ) Pada setiap representasi dengan ketidakpastian ( uncertainty ),  dibutuhkan suatu cara untuk mengkombinasikan ketidakpastian tersebut dengan aturan-aturan ( rules ). Jika c(N1) dan c(N2) sebagai ukuran tingkat kepercayaan (peluang untuk muncul atau terjadi) untuk N1 dan N2, maka kombinasi N1 dan N2 mengikuti aturan sebagai berikut:: c(N1 DAN N2) = min(c(N1), c(N2)) c(N1 ATAU N2)   = max(c(N1), c(N2))
Proses scoring

## 10

## Representasi Formal
Representasi formal  dari KBS adalah sebagai berikut: top_goal("PHL") is_node(“PHL”) includes("PHL",Node 1 ) includes(Node 1 ,Node 2 ) includes(Node 2 ,Node 3 ) includes(Node n-1 ,Node n ) attributes(Node,Text_explanation,[Arguments],[Creators],[Context],Remarks) ORitems(Node,[Nodes]) identical_items(Node,[Nodes]) user(Creator_code,[Creator_attributes],[Date],[Time]) context(Context_code,[Context_attributes]) basket(Node_type,Node) Node_type Goal|Criterion|Verifier|Sub_verifier|… assess(Node,Score,Certainty_factor,Relative_importance,Remarks)
Simbol-simbol  dalam  kurung,  sebagai  contoh  [Arguments]  menyatakan  sebuah struktur  data list. Sehingga  [Arguments]  adalah  sebuah list dari  argument  yang  secara teoritis tidak mempunyai panjang yang tak terbatas.
Tujuan  akhir  dari  proses  penilaian  ini  adalah  mengetahui  tingkat  kelestarian  hutan. Itu menjadi akar dari hirarki pengetahuan 1 , seperti ditunjukkan pada pernyataan berikut top_goal("PHL")
Hirarki  berikutnya  adalah  kriteria  PHL,  atau  dengan  kata  lain  apa  yang  termasuk  dalam pernyataan PHL.  Berikut ini adalah contohnya includes("PHL","Kenormalan produk kayu ") includes("PHL","Kenormalan produk bukan kayu dan jasa") includes("PHL","Keragaman hayati ") includes("PHL","Wilayah lindung") includes("PHL","Hak-hak stakeholder ") includes("PHL","Kemampuan belajar stakeholder ") Keragaman  hayati  (pernyataan  ketiga)  mempunyai  beberapa  indikator.    Indikator- indikator  ini  menerangkan  bagaimana  mengukur  keragaman  hayati,  dan  mereka direpresentasikan sebagai berikut:
includes("Keragaman hayati","Pola bentang alam") includes("Keragaman hayati","Indeks kelimpahan") includes("Keragaman hayati","Keragaman genetik")
Proses  hirarki  dapat  diteruskan  sampai  tingkatan  verifier  or  sub  verifier  bilamana mungkin.
1 Meskipun reprentasi pengetahuan membentuk jaringan, terminologi hirarki masih dipakai untuk menggambarkan tingkatan pengetahuan.

## Proses Adaptasi
Proses adaptasi adalah  sederhana,  yaitu apakah pengetahuan ilmiah bertemu dengan kebutuhan  lokal  yang  meliputi  biofisik  dan  sosial  ekonomi.    Jika  pengetahuan  ilmiah  tak dapat mencapainya maka proses adaptasi harus dilaksanakan.  Sehingga sangat tergantung keinginan pemakai.  Pemakai dapat menggunakan pengetahuan lokal untuk memodifikasi pengetahuan ilmiah  sehingga dapat dinamakan adaptasi pengetahuan ilmiah.
Proses adaptasi dapat dilakukan dengan cara  berikut ini
Menambah komponen baru
Menghapus komponen yang sudah ada
Mengedit komponen yang ada
Memindahkan komponen
Dalam proses adaptasi pemakai diminta untuk memberikan sebuah argument  supaya pemakai lainnya dapat mengetahui apa latar belakang proses adaptasi tersebut.

## Implementasi Perangkat Lunak
KBS diimplementasikan dengan memakai bahasa PROLOG (Programming in Logic). PROLOG adalah bahasa  yang sangat dikenal dalam bidang kecerdasan buatan disamping LISP  (List  Processing).    Lingkungan  yang  dipakai  adalah  VISUAL  PROLOG  yang diciptakan oleh Prolog Development Center (PDC) Denmark.

## KESIMPULAN
K&I pengelolaan hutan lestari yang diciptakan berdasarkan pengetahuan ilmiah harus disesuaikan  dengan  keadaan  lokal,    mencakup  keadaan  biofisik  hutan,  ekonomi  serta keadaan  sosial-budaya  masyarakat.  Penyesuaian  ini  dinamakan  proses  adaptasi  dari pengetahuan  ilmiah  yang  lebih  bersifat  generik  ke  pengetahuan  lokal  yang  lebih  bersifat khusus.    Meskipun  kedua  jenis  pengetahuan  ini  berbeda  cara  mendapatkannya  namun bukan berarti yang satu selalu lebih baik dari yang lain. Ini terjadi karena ekosistem hutan sangat  kompleks,  sehingga  pengetahuan  akan  dinamika  ekosistem  tersebut  tidak  pernah lengkap.   Pengetahuan lokal  yang  telah berakar di  masyarakat dan diperoleh berdasarkan pengalaman  hidup  yang  sangat  lama  bisa  menjadi  pendukung  pengetahuan  ilmiah  yang diperoleh dengan metode yang telah ditentukan.
Perangkat  lunak KBS  yang dikembangkan dengan  menggunakan logika fuzzy dapat dijadikan  alat  untuk  penyesuaian  kedua  jenis  pengetahuan  tersebut  dan  untuk  penarikan kesimpulan kelestarian hutan dalam suatu kesatuan bentang alam tertentu.

## 12

## DAFTAR PUSTAKA
Becker,  B.,  1997.    Sustainability  Assessment:    A  Review  of  Values,  Concepts,  and Methodological  Approaches. Issue  in  Agriculture  10 .  Consultative  Group  on International Agricultural Research.  Washington, D.C.
Bueren van, E.M. L. and E. M. Blom, 1997.  Hierarchical Framework for the Formulation of Sustainable Forest Management Standards:  Principle, Criteria and Indicators. The Tropenbos Foundation. The Netherlands.
Berkes,    F.,  1993.  Traditional  Ecological  Knowledge  in  Perspective In Traditional Ecological  Knowledge  (Inglis,  J.  T. eds.) :    Concepts  and  Cases.    International Program  on  Traditional  Ecological  Knowledge  and  International  Development Research Centre.  Canada.
Clayton, M. H and N. J.  Radcliffe, 1996.  Sustainabilitry:  A Systems Approach.  Eartscan Publication Ltd.  London.
Fagin, R.,  J. Y. Halpern, Y. Moses and M. Y. Vardi,  1995.  Reasoning About Knowledge.
The MIT Press.  Cambridge, Massachusetts.
Grant,  J.  W.,  E.  K.  Pedersen  and  S.  L.  Marin,    1997.    Ecology  and  Natural  Resource Management:  System  Analysis  and  Simulation.  Addison-Wesley  Publishing Company.  Reading, Massachusetts.
Guerrin, F.,  1991.  Qualitative Reasoning about an Ecological Process:  Interpretation in Hydroecology. Ecological Model . Elseiver Science Publishers B. V., Amsterdam. pp. 165-201.
Haeruman.  H.,  1995.  Strategy  for  sustainable  forestry  management. In (Suhendang,  H. Haeruman  and  I.  Soerianegara eds ) . Pengelolaan  Hutan  Produksi  Lestari  di Indonesia:    Konsep,  Permasalahan  dan  Strategi  Menuju  Era  Ekolabel.  Fakultas Kehutanan  IPB,  Yayasan  Gunung  Menghijau  dan  Yayasan  Ambarwati.    Jakarta. pp.  100-126.
Helms  J.  A.  (ed)  1998.   The Dictionary  of  Forestry.    The  Society  of  American  Foresters and CAB Publishing.  Bethesda, MD.  USA.
ITTO,  1992.    Criteria  for  the  Measurement  of  Sustainable  Tropical  Forest  Management. ITTO-Policy Development Series No. 3 .  Yokohama. Japan.
ITTO,  1998.    Criteria  and  Indicators  for  Sustainable  Management  of  Natural  Tropical Forests. ITTO-Policy Development Series No. 7 .  Yokohama. Japan.
Johannes,    F.,  1993.      Integrating    Traditional  Ecological  Knowledge  and  Management with  Environmental  Impact  Assessment In Traditional  Ecological  Knowledge: Concepts and Cases.  International Program on Traditional Ecological Knowledge and International Development Research (Inglis, J. T. eds ) Centre.  Canada.
Kerney  R.A.,  G.  Bradley,  R.  Kaplan  and  S.  Kaplan,  1999.    Stakeholder  Perspectives  on Appropriate  Forest  management  in  the  Pacific  Northwest. Forest  Science .  Vol.
45 No. 1.  February.  Society of American Foresters.  pp. 62 – 73.
Madrah, Dalmasius dan Karaakng.  1997.  Tempuutn:  Mitos Dayak Benuaq & Tunjung. Puspa Swara.  Jakarta.
Neufeldt,  V.  and  D.  B.  Guralnik (ed). 1988.  Webster’s  New  World  Dictionary  of American English .   Third College Edition. Webster’s New World.  New York.
Osmaton,  F.C.,    1968.    The  Management  of  Forests.    George  Allen  and  Unwin  LTD. London.
Pandey,  D.  N.,    1998.    Ethnoforestry:  Local  Knowledge  for  Sustainable  Forestry  and Livelihood  Security.    Asia  Forest  Network  &  Forestry  Development  Project,
Rajasthan.  Himanshu Publications.  Udaipur.
Pellow,  D.  N.,1999.  Negotiation  and  Confrontation:  Environmental  Policy  Making Through Consensus .  Society and Natural Resources:  An International Journal . Vol. 12 No. 3.  April -May.
Saaty,  T.  L.    1996.    Multicriteria  Decision  Making  -  The  Analytic  Hierarchy  Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation.  RWS Publications.  Pittsburgh.
Scapple,  1998.    Is  Consensus  Necessary  for  Effective  Environmental  Treaties .    The Journal  of  Environment  and  Development:    A  review  of  International  Policy . 1(4): 364 – 386.
Schmoldt.  D.  L.,  1998.    Knowledge  Acquisition  Using  Linguistic-Based  Knowledge Analysis. A I  Applications:  Natural Resources, Agriculture and Environmental Science. 12(1-3): 1 - 20.
Schtivelman,  J    and  H.  C.    Russel,  1989.      Sustainable  Development,  Human  Resources and  Technology In Ethics  and  Technology:    Ethical  Choices  in  the  Age  of Pervasive  Technology  (J.  Nef,  J.  Vanderkop  and  H.  Wisema eds ).  Wall  & Thomson.  Toronto. pp. 24.
Suhendang.  E.,  1999.    Pembentukan  Hutan  Normal  Tidak  Seumur  Sebagai  Strategi Pembenahan  Hutan  Alam  Produksi  Menuju  Pengelolaan  Hutan  Lestari  di Indonesia:  Sebuah Analisis Konsepsional dalam Ilmu Manajemen Hutan.  Orasi Ilmiah Guru Besar Tetap dalam Ilmu Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB. Bogor.
Walker,  D.H.,  1994.    A  Knowledge-Based  Systems  Approach  to  Agroforestry  Research and  Extension.  Disertation.  School  of  Agricultural  and  Forest  Sciences, University of Wales.  Bangor.
Wavey,    R.,  1993.    International  Worskhop  on  Indigenous  Knowledge  and  Community- based Resource Management In Traditional Ecological  Knowledge (Inglis, J. T. eds )  :  Concepts  and  Cases.    International  Program  on  Traditional  Ecological Knowledge and International Development Research Centre.  Canada.