Kesejahteraan Petani sebagai Dampak dari Program Perhutanan Sosial di Banyuwangi
Fakhruddin 1* , Dhanang Eka Putra 1 , Ridwan Iskandar 1
1 Departemen Agribisnis, Politeknik Negeri Jember, Indonesia
*Korespondensi: fahruddin.hut@gmail.com
Diterima 20 Desember 2021 / Direvisi 22 Agustus 2022 / Disetujui 25 September 2022

## ABSTRAK
Dalam  pemanfaatan  hutan  pemerintah  melakukan  kemitraan  dengan  masyarakat  yang hidup di sekitar hutan dan melakukan program pemberdayaan dengan istilah perhutanan sosial di mana salah satu program dalam perhutanan sosial adalah kemitraan kehutanan. LMDH  merupakan  bentuk  dari  kemitraan  kehutanan  yang  dibentuk  melalui  kerjasama Perum  Perhutani  dengan  masyarakat  sekitar  hutan.  LMDH  Kemuning  Asri  merupakan salah  satu  LMDH  di  Kabupaten  Banyuwangi  yang  terletak  di  Kelurahan  Gombengsari, Banyuwangi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kesejahteraan  petani  sebagai dampak dari program perhutanan sosial  di LMDH  Kemuning  Asri dengan  menggunakan metode  analisis  Regresi  Linier  Berganda.  Hasil  penelitian  yang  diperoleh  adalah kesejahteraan  petani  di  pengaruhi  oleh  perubahan  variabel  tenaga  kerja,  kemitraan, pendampingan  dan  partisipasi  pelaksanaan  dengan  tingkat  hubungan  yang  kuat  dan model regresi yang dihasilkan memenuhi asumsi regresi karena tidak ditemukan masalah autokorelasi,  multikolinieritas,  heteroskedastisitas  serta  model  regresi  juga  memenuhi asumsi normalitas.
Kata kunci : Dampak; LMDH;  Perhutanan Sosial; Regresi Logistik

## ABSTRACT
In  the  use  of  forests,  the  government  collaborates  with  communities  living  around  the forest and carries out empowerment programs with the term social forestry where one of the programs of social forestry is forestry partnerships. Forest Village Community Institute (LMDH)  is  a  form  of  forestry  partnership  formed  through  the  collaboration  of  Perum Perhutani with communities around the forest. LMDH Kemuning Asri is one of the LMDH in  Banyuwangi  Regency  located  in  Gombengsari  Village,  Kalipuro  District,  Banyuwangi Regency which is also the location of this study. This study aimed to analyze the impact of social forestry programs on the welfare of forest farmers in LMDH Kemuning Asri using the  Multiple  Linear  Regression  analysis  method.  The  results  of  the  study  obtained  that the  welfare  of  farmers  was  influenced  by  changes  in  labor  variables,  partnerships, mentoring,  and  implementation  participation  with  a  strong  level  of  relationship  and  the resulting  regression  model  met  the  regression  assumption  because  there  were  no problems  of  autocorrelation,  multicollinearity,  heteroskedasticity.  Moreover,  the regression models also met the assumptions of normality.
Keywords: Impact; LMDH; Logistic Regression; Social Forestry

## PENDAHULUAN
Pembangunan  hutan  di  Indonesia memiliki  visi  jangka  panjang  di  mana kehutanan dapat bermanfaat bagi masyarakat  dengan  mengelola  sumber daya  hutan  secara  lestari  dan  optimal (Perhutani,  2020).  Dalam  pemanfaatan hutan  pemerintah  melakukan  kemitraan dengan  masyarakat  yang  hidup  di sekitar  hutan  dan  melakukan  program pemberdayaan dengan istilah perhutanan  sosial  di  mana  salah  satu program dalam perhutanan sosial adalah kemitraan kehutanan (Keputusan Menteri Lingkungan Hidup Dan Kehutanan  Republik  Indonesia  Nomor SK.1723/MENLHK-PSKL/PKPS/PSL 0/3/2019 Tentang Pengakuan Dan Perlindungan Kemitraan Kehutanan, 2019). Lembaga Masyarakat Desa Hutan  (LMDH)  merupakan  bentuk  dari kemitraan  kehutanan  yang  dibentuk melalui  kerjasama  Perum  Perhutani dengan masyarakat sekitar hutan.
Kabupaten Banyuwangi merupakan daerah  yang  menerapkan  kemitraan kehutanan dengan bentuk LMDH. LMDH
Kemuning  Asri  terletak  di  Kelurahan
Gombengsari, Kecamatan Kalipuro, Kabupaten Banyuwangi (Keputusan Lurah Gombengsari Nomor: 188/124/KEP/429.505.03/2020  Tentang Penetapan  Pengurus  LMDH  Kemuning Asri,  2020).  Keberadaan  LMDH  ini, diharapkan dapat meningkatkan kesejahteraan  masyarakat  di  sekitar hutan. Anggota LMDH melakukan pembudidaya  tanaman  pangan  dan pertanian,  tempat  wisata,  peternakan kambing dan kerajinan dari bambu.
Dalam  upayanya  meningkatkan ekonomi  anggota  yang  merupakan urgensi  penelitian  ini,  KUPS  LMDH Kemuning  Asri  menggunakan  budidaya tanaman  hijau  untuk  alternatif  pakan
ternak  (Keputusan  Lurah  Gombengsari
Nomor: 188/99/429.505.03/2020 Tentang Pembentukan Kelompok Usaha Perhutanan Sosial (KUPS), 2020) meningkatkan hasil ekonomi anggotanya.  Namun,  dalam  upayanya masih terhambat oleh beberapa permasalahan,  di  antaranya  tenaga kerja belum
menguasai aspek kelembagaan  dan  aspek  teknologi  yang digunakan  masih  mini;  kemitraan  belum optimal;  pendampingan  dari  pemerintah yang  belum  optimal;  dan  partisipasi pelaksanaan masyarakat belum optimal. Selain  permasalahan  tersebut  tingkat kesejahteraan  anggotanya  masih  dalam kategori  miskin  atau  bahkan  miskin sekali.
Menurut  Kuncoro  et  al.  (2018), kesejahteraan petani hutan dalam perhutanan  sosial  dapat  dikaji  dari  tiga perspektif analisis, yaitu analisis dampak sosial, ekonomi, dan lingkungan. Dampak  ekonomi  dari  HKm  Hutan Kemasyarakatan)  yaitu  meningkatnya produksi,  pendapatan,  dan  penyerapan tenaga  kerja.  Dampak  sosial  yang diharapkan  dapat  terjadinya  perubahan perilaku masyarakat. Sedangkan dampak  lingkungan  dapat  dilihat  dari aspek  produksi,  ekologi,  dan  social (Priyadi, 2007). Hal tersebut  mendorong untuk dilakukan penelitian terkait kesejahteraan petani sebagai akibat dari adanya program perhutanan sosial yang berlokasi  di  LMDH  Kemuning  Asri. Penelitian  berfokus  kepada  analisis  dari aspek  ekonomi,  sosial,  dan  lingkungan. Tujuan  penelitian  adalah  mempelajari dampak program terhadap
kesejahteraan  petani  di  wilayah  kerja tersebut.

## BAHAN DAN METODE
Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi penelitian di Kelurahan Gombengsari, yang merupakan Kawasan LMDH Kemuning Asri, Kabupaten  Banyuwangi,  Provinsi  Jawa
Timur.  Penelitian  dilaksanakan  dalam kurun  waktu  setengah  tahun,  dari  Maret hingga Agustus 2021.
Sampel Penelitian
Sampel adalah 50 orang perwakilan populasi  petani  hutan.  Sugiyono  (2016)
berpendapat bahwa jumlah sampel yang layak berkisar 30 hingga 500 responden.0 Teknik Analisis Data Penelitian ini memanfaatkan kuesioner, wawancara, dan dokumentasi dalam pengambilan data. Sementara itu, analisis  dilakukan  dengan  pengujian
hipotesis menggunakan bantuan software IBM Statistic 25.
Pengujian Parameter Model Regresi
Setelah  semua  variabel  telah memenuhi  syarat  dalam  suatu  model regresi, maka langkah selanjutnya dilakukan  uji  deviance,  uji  statistik G,  uji wald  dan  uji  koefisien  determinasi.  Uji tersebut  digunakan  untuk  mengkaji pengaruh  variabel  Y  secara  serempak terhadap  variabel  X  dan  mengetahui kelayakan  model  regresi  (Sulistyono  & Sulistiyowati, 2018) .
Penentuan Model Regresi Logistik Ordinal Model regresi logistik ordinal digunakan  untuk  mengetahui  hubungan antara  variabel  terikat  kesejahteraan petani  dan  variabel  bebas  ada  pada setiap aspek. Persamaan linier berganda menggunakan  dua  atau  lebih  variabel
tidak  terikat  (Asnawi  &  Masyhuri,  2011). Persamaan  model regresi  diperoleh  dari hasil  analisis  dengan  software  IBM
Statistic  25.  Setelah  diketahui  model regresi selanjutnya dilakukan pengukuran metode kemungkinan maksimum  model  regresi  melalui  fungsi di likelihood (Setiawan  &  Widiyawati, 2015).  Parameter  pada  regresi  logistik ordinal  diperkirakan  dengan  metode kemungkinan  maksimum  (Setyobudi, 2016).  Model  akhir  regresi,  yaitu  model odd proporsional diformulasikan sebagai berikut:
C k (X) = ԏ k – x’ β
Keterangan: C k (X)   : Tingkat kesejahteraan petani yang nilainya oleh nilai x’. X’ : matrik dari variabel predictor Β : koefisien variabel predictor pada model ke –k. ԏ k : intersep pada model ke-k
Penarikan Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang diperoleh  pada  tahap  akhir  penelitian  ini adalah dilakukan penarikan kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Variabel
Variabel  yang  digunakan  pada penelitian
sebagaimana menurut Setiawan  (2017)  terdiri  atas  variabel bebas atau independent dan terikat atau dependen. Kesejahteraan petani merupakan variabel terikat dan
sebaliknya  dari  setiap  aspek  yaitu tenaga  kerja,  kemitraan,  pendampingan dan  partisipasi  pelaksanaan  merupakan variabel  independen.  Variabel  tersebut dipilih  berdasarkan  kondisi  nyata  pada LMDH  Kemuning  Asri  dimana aspek sosial  berupa  pendampingan  dari  ahli yang  belum  maksimal,  danl  aspek ekonomi,  kemitraan  dan  peningkatan
anggota/tenaga  kerja  di  LMDH  yang belum maksimal perkembangannya.

## Analisis Data
Model Regresi
Dampak  program  perhutanan  sosial terhadap  kesejahteraan  petani  di  LMDH
Kemuning  Asri  dianalisis  menggunakan software IBM SPSS Statistic 25. Tabel 1. Model Regresi Estimate Threshold [Kesejahteraan_petani_Y = 1] 5.825 [Kesejahteraan_petani_Y = 2] 10.960 [Kesejahteraan_petani_Y = 3] 13.310 Location Tenaga_kerja_X1 .269 Kemitraan_X2 .370 Pendampingan_X3 .655 Partisipasi_pelaksanaan_X4 .053 Link function: Logit.
Sumber: Hasil Pengolahan Data (2021)
Dari hasil output diatas persamaan yang dihasilkan  persamaan  regresi  logistik ordinal sebagai berikut:
Logit ( Y 1 ) = 5,825 + 0,269X 1 + 0,370X 2 + 0,655X 3 + 0,053X 4
Logit ( Y 2 ) = 10,960 + 0,269X 1 + 0,370X 2 + 0,655X 3 + 0,053X 4
Logit ( Y 2 ) = 13,310 + 0,269X 1 + 0,370X 2 + 0,655X 3 + 0,053X 4
Berdasarkan  hasil  persamaan  diatas dapat  diketahui  bahwa  secara  umum konstanta  dan  koefisien  regresi  variabel bebas bernilai positif yang dapat diartikan  hubungan  antara  variabel bebas  dan  variabel  terikat  satu  arah positif.  Namun,  berdasarkan  tabel  1 dapat dilihat bahwa terdapat  tiga
variabel  prediktor  yang  berpengaruh signifikan  (p-value  <0,05)  yaitu  variabel
tenaga kerja, kemitraan, dan
pendampingan. Dalam penentuan model regresi  logistic  yang  digunakan  untuk interpretasi  koefisien  yaitu  nilai  odds rasio. Nilai odds rasio merupakan tingkat kesejahteraan  petani  yang  dipengaruhi oleh variabel peningkatan anggota
LMDH,  kemitraan  dan  pendampingan (Purnami et al ., 2015).

## Uji Parameter Model Regresi
a.  Uji Kebaikan Model Uji Goodness  of  Fit dilakukan untuk  melihat  model  regresi  logistik ordinal  layak  digunakan  atau  tidak. Hipotesis  pengujian  atau  hipotesis  awal ditandai  Ho,  di  mana  model  logit  layak untuk  digunakan;  dan  H 1 sebaliknya. Kriteria  pengujian  H 0 ditolak  jika  nilai D 2 hit >  X 2 ( a,p ) atau  nilai  signifikansi  < a . Hasil  pengujian  Uji  kebaikan  model dengan  IBM  SPSS  Statistic  25  disajikan dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Goodness of Fit
Chi-Square Df Sig. Pearson 281.157 113 .000 Deviance 70.415 113 .999 Sumber: Hasil Pengolahan Data (2021) Tabel  menampilkan  derajat  bebas sebesar  113  dan  nilai  Chi-Square metode deviance sebesar 70,415. Keputusan  hasil  uji  kebaikan  model  ini adalah  menerima  hipotesis  awal,  di mana  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari 0,05.  Artinya  model  cukup feasible (Agustina et  al .,  2017).  Oleh  karena  itu, model  logit  kesejahteraan  petani  yang dipengaruhi  oleh  variabel tenaga  kerja,
kemitraan,
dan pendampingan dinyatakan untuk digunakan untuk
pengetahui dampak kesejahteraan
petani hutan. b.  Uji Keberartian Model Uji  keberartian  model  digunakan untuk  membandingkan  model  tanpa variabel prediktor. Hipotesis yang dignakan  adalah  H 0 : β 1 = β 2 =0  dan  H 1 : minimal terdapat satu β p ≠ 0 (Hosmer & Lemeshow,  2000). Hasil  pengujian  Uji statistik  disajikan  dalam  tabel  sebagai berikut:

## Tabel 3. Hasil Uji Statistik G
Model -2 Log Likelihood Chi-Square Df Sig. Intercept Only 96.699 Final 70.415 26.284 4 .000 Sumber: Hasil Pengolahan Data (2021)
Berdasarkan  hasil  analisis  tabel  3 tersebut,  maka  dapat  diketahui  bahwa hasil  uji  keberartian  model  B  tanpa variabel  predictor  sebesar  96,699  dan model  A  dengan  variabel  predictor sebesar  70,415.  Pada  tabel  tersebut dapat  diketahui  nilai  statistik  G  sebesar 26,284.  Keputusan  hasil  analisis  adalah menolak  hipotesis  awal  dan  menerima hipotesis penelitian. Hasil dari uji statistic G  yang  diperoleh  menjelaskan  bahwa model  lengkap  daeri  hasil  signifikansi lebih  baik  dari  pada  model  yang  hanya
terdiri dari nilai konstanta saja, sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  kesejahteraan petani memang dipengaruhi oleh variabel  tenaga  kerja,  kemitraan  dan pendampingan merupakan model lengkap dengan keberartian model yang baik (Lind et al ., 2007).
c.  Uji Wald
Variabel  bebas  yaitu  tenaga  kerja,
kemitraan, dan pendampingan berpengaruh signifikan terhadap variabel  terikat  yaitu  kesejahteraan petani berdasarkan hasil uji berikut ini.

## Tabel 4. Hasil Uji Wald
Estimate Std. Error Wald df  Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Threshold [Kesejahteraan_peta ni_Y = 1] 5.825 2.300 6.416 1  .011 1.318 10.333 [Kesejahteraan_peta ni_Y = 2] 10.960 2.711  16.348 1  .000 5.647 16.273 [Kesejahteraan_peta ni_Y = 3] 13.310 2.990  19.817 1  .000 7.450 19.170 Location Tenaga_kerja_X1 .269 .136 3.878 1  .049 .001 .536 Kemitraan_X2 .370 .165 5.046 1  .025 .047 .694 Pendampingan_X3 .655 .211 9.597 1  .002 .241 1.069 Partisipasi_pelaksan aan_X4 .053 .107 .244 1  .621 -.157 .262
Link function: Logit.
Sumber: Hasil Pengolahan Data (2021) Diketahui  secara  umum  terdapat  3 (tiga) variabel yang berpengaruh signifikan terhadap kesejahteraan petani yaitu  tenaga  kerja,  kemitraan,  dan pendampingan. Variabel tersebut dinyatakan  signifikan  karena  memiliki nilai signifikansi kurang dari α yaitu 0,05.
Variabel partisipasi
pelaksanaan dinyatakan  berpengaruh  tidak  nyata terhadap  kesejahteraan  petani  di  LMDH Kemuning  Asri.  Pengujian  statistik  ini diuji  dengan  pembagian  parameter
dengan alat baku dari parameter yang di taksir  (Kleinbaum,  1994).  Dimana  hasil uji tersebut berdistribusi normal sehingga  diperoleh  3  variabel  yang memiliki pengaruh terhadap kesejahteraan petani di LMDH Kemuning Astri. d.  Koefisien Determinasi Model Model  regresi  logistik  menunjukkan koefisien determinasi ditampilkan sebagai  berikut  pada  tabel  di  bawah
Tabel 5. Koefisien Determinasi
Pseudo R-Square Cox and Snell .409 Nagelkerke .478 McFadden .272 Sumber: Pengolahan Data Primer (2021) Berdasarkan nilai koefisien
determinasi  pada  model  regresi  dapat diketahui  bahwa  nilai  Mc  Fadden sebesar  0,272  sedangkan  nilai  Cox  and Snell  sebesar  0,409  dan  koefisien determinasi  Nagelkerke  sebesar  0,478
atau sebesar 47,8%. Variabel
independen  tenaga  kerja,  kemitraan,
dan pendampingan mempengaruhi kesejahteraan  petani  secara  umum sebesar 47,8% sementara sisanya dipengaruhi faktor lain tidak tercantum di dalam model. Nilai ini telah menunjukkan  bahwa  variabel  terikat telah menyajikan informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabilitas  variabel  bebas  (Ghozali, 2018). e.  Interpretasi model
Selanjutnya  interpretasi  dilakukan dengan menggunakan nilai odds ratio .

## Fakhruddin, Kesejahteraan Petani sebagai …
Tabel 6. Odds Ratio
Variabel Koefisien Odds Ratio Tenaga kerja (X1) 0,269 1,31 Kemitraan (X2) 0,370 1,45 Pendampingan (X3) 0,655 1,93 Sumber: Pengolahan data primer (2021) Odds  ratio  tenaga  kerja  (X1) sebesar  1,31,  artinya  setiap  kenaikan 1%  variabel  tenaga  kerja  berupa  jumlah tenaga kerja akan cenderung meningkatkan nilai odds ratio
kesejahteraan  petani  dengan  kategori sejahtera  sebesar  1,31  kali  lebih  besar dari  kategori  tidak  sejahtera.  Realisasi investasi  daerah  setempat  menjadi penyebab  kesejahteraan  tenaga  kerja (Hidayah et al. , 2016)
Odds ratio Kemitraan (X2) sebesar
1,45, artinya setiap 1% kenaikan variabel kemitraan berupa jumlah kemitraan  yang  terjalin  akan  cenderung meningkatkan nilai odds
ratio kesejahteraan  petani  dengan  kategori sejahtera  sebesar  1,45  kali  lebih  besar dari  kategori  tidak  sejahtera.  Selain  itu kemitraan  berperan  sebagai  pemberi maanfaat bagi petani, adanya kemitraan petani  dimudahkan  untuk  mengetahui harga  input  setara  yang  berlaku  di pasaran.  Selain  itu,  dampak  program kemitraan terhadap kegiatan pembimbingan dan pendampingan masih  jarang  dilakukan  oleh  LMDH Kemunig Asri (Susanti et al ., 2014) Odds  ratio  pendampingan  (X3) sebesar  1,93,  artinya  setiap  kenaikan 1% variabel tenaga kerja berupa kegiatan pendampingan dari stakeholder atau penyuluh pertanian akan cenderung meningkatkan nilai odds ratio kesejahteraan  petani  kategori  sejahtera sebesar  1,93  kali  lebih  besar  dari kategori  tidak  sejahtera.  Pendampingan terbukti  dapat  menaikkan  kesejahteraan petani  melalui  peningkatan  pendapatan, khususnya  dalam  penerapan  teknik
memperbaiki  kebun  (Khususiyah et  al ., 2017).

## KESIMPULAN
Pada analisis regresi logistik ordinal diperoleh hubungan antara variabel dependen dan independen satu arah  positif  dan  pada  analisis  koefisien determinasi diperoleh hasil bahwa kesejahteraan  petani  di  pengaruhi  oleh perubahan variabel tenaga kerja, kemitraan dan pendampingan. Sehingaa dampak  perhutanan  sosial  dipengaruhi oleh  dua  aspek  yaitu  aspek  sosial  yaitu pendampingan,  selanjutnya  diikuti  oleh variabel  aspek  ekonomi,  kemitraan  dan peningkatan  anggota/tenaga  kerja  di LMDH.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  khususnya kepada Kepala Cabdin Kehutanan Wilayah Banyuwangi, Administratur KPH Banyuwangi Utara, Penyuluh Kehutanan Wilayah Kecamatan Kalipuro, Koordinator  Balai  Penyuluhan  Pertanian Wilayah  Kecamatan  Kalipuro,  Tenaga Pendamping Masyarakat KPH Banyuwangi  Utara  dan  Pengurus  dan Anggota LMDH Kemuning Asri.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina,  S.,  Agoestanto,  A.,  & Hendikawati, P. (2017). Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan  Keluarga  Jawa Tengah Tahun 2015 Menggunakan  Metode  Regresi Logistik Ordinal . 6 (1), 59 –69.
Asnawi,  N.,  &  Masyhuri.  (2011).
Metodologi riset manajemen pemasaran :  disertai  dengan contoh hasil penelitian (I. Rahmawati  (ed.)).  UIN-Maliki
Press.
Ghozali,  I.  (2018). Aplikasi  Analisis Multivariate  dengan  Program IBM  SPSS  25. Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
Hidayah,  W.,  Militina,  T.,  &  Ulfah,  Y.
(2016). Faktor-Faktor Yang
Mempengaruhi  Tenaga  Kerja Dan  Produk  Domestik  Regonal Bruto Di Kota Samarinda. Jurnal Ekonomi Keuangan, Dan Manajemen , 12 (9), 1689 –1699.
Hosmer,  D.  W.,  &  Lemeshow,  S.
(2000). Applied Logistic Regression . Wiley and Sons. Keputusan Lurah Gombengsari Nomor: 188/124/KEP/429.505.03/2020 Tentang  Penetapan  Pengurus LMDH Kemuning Asri, (2020). Keputusan Lurah Gombengsari Nomor:  188/99/429.505.03/2020 Tentang Pembentukan Kelompok  Usaha  Perhutanan
Sosial (KUPS), (2020).
Keputusan Menteri Lingkungan Hidup  dan  Kehutanan  Republik Indonesia Nomor SK.1723/MENLHK- PSKL/PKPS/PSL 0/3/2019 Tentang Pengakuan dan Perlindungan Kemitraan Kehutanan, (2019). Khususiyah, N.,  Martini, E.,  Suyanto, S.,  &  Roshetko,  J.  (2017). Dampak Pendampingan Terhadap  Penghidupan  Petani Agroforestri di Sulawesi Selatan . 75 , 1 –8.
Kleinbaum,  D. G. (1994). Analysis of Matched  Data  Using  Logistic Regression. Logistic Regression , 227 –251.
https://doi.org/10.1007/978-1- 4757-4108-7_8
Kuncoro,  M.,  Suyatna,  H.,  Sadono,
R.,  Suslio,  S.,  Nairobi,  Syafei, R., Ratih, A., Tyas, D. wahyuning, Prajiliyanto, A., Lestari,  L.,  Ananta,  P.,  Emalia, Z.,  Mulyana,  L.,  &  Haryanto,  G. (2018). Dampak Perhutanan Sosial Perspektif Ekonomi, Sosial, dan Lingkungan . Lind,  D.  A.,  Wathen,  S.  A.,  Marchal,
W.  G.,  &  Sungkono,  C.  (2007).
Statistical techniques in
business  and  economics  with global  data  sets (Ed.  13).
Salemba Empat.
Perhutani, P. (2020). Profil Perusahaan  Perum  Perhutani 2020 . Perhutani. https://www.perhutani.co.id/tenta ng-kami/profil-perusahaan- perum-perhutani/
Priyadi,  H.  dkk.  (2007).  Menuju  Tata
Kelola  Hutan  Yang  Baik.  In Prosiding Lokarya . Prosiding Lokarya.
Purnami,  D.  A.  M.  D.  Y.,  Sukarsa,  I.
K. G., & Gandhiadi, G. K. (2015).
Penerapan Regresi Logistik Ordinal Untuk Menganalisis Tingkat Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas Kabupaten  Buleleng. E-Jurnal Matematika , 4 (2), 54. https://doi.org/10.24843/mtk.201
5.v04.i02.p089
Setiawan,  B.  (2017). Teknik  Hitung Manual  Analisis  Regresi  Linear
Berganda  Dua  Variabel  Bebas . https://doi.org/10.31227/osf.io/gd 73a
Setiawan,  &  Widiyawati.  (2015).
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Tingkat  Produksi Padi  dan  Jagung  di  Kabupaten
Lamongan. Jurnal  Sains  Dan Seni Its , 4 (1), 103 –108.
Sugiyono.  (2016). Metode  Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D. (Cetakan Pe). Alfabeta.
Sulistyono,  S.,  &  Sulistiyowati,  W.
(2018). Peramalan Produksi dengan  Metode  Regresi  Linier Berganda. PROZIMA (Productivity,  Optimization  and Manufacturing System Engineering) , 1 (2), 82. https://doi.org/10.21070/prozima. v1i2.1350 Susanti, S., Kusnadi, N., & Rachmina,  D.  (2014).  Pengaruh Kemitraan  Terhadap  Produksi Dan Pendapatan Usahatani Sayuran  Di  Kabupaten  Bogor. Forum  Agribisnis , 4 (1),  17 –34.
https://doi.org/10.29244/fagb.4.1
.17-34