Jurnal Manajemen Hutan Tropika Vol. XII No. 1 : 27-37 (2006) Artikel ( Article )
Trop. For. Manage. J. XII (1) : 27-37 (2006)

## METODE SURVEI KAYU RAKYAT
BERDASARKAN KARAKTERISTIK SOSIAL EKONOMI DAN BIOFISIK KAWASAN : Studi Kasus di Kabupaten Bogor
( Survey Method for Timber Stand of Private Forest based on Socio-economics and Biophysical Characteristics : a case study
in Bogor District)
T IEN L ASTINI 1) , E NDANG S UHENDANG 2) , I N ENGAH S URATI J AYA 3)

## ABSTRACT
The objective of this research is to determine the appropriate survey method for timber stand of private forest, based on its important characteristics.  There were three methods used in this research, namely, method according to basic data i.e social-economics and biophysic data; method based on image, approached by vegetation transformacy using NDVI; and method based on integration of basic data and image. The result showed that basic data method is the best method for stratification of the village (desa), as a primary sampling unit of the private forest  population (district). The second ones is basic data and image-integration method and last ones is image method.
Keywords : basic data, coefficient of variation, image, NDVI, private forest, survey method, timber.

## PENDAHULUAN
Sejalan dengan makin berkurangnya persediaan kayu di hutan alam dan mulai berlakunya desentralisasi dalam bidang kehutanan, peran hutan rakyat untuk menghasilkan kayu dalam setiap kabupaten mulai dipertimbangkan oleh pihak pemerintah daerah.  Hutan rakyat merupakan hutan yang tumbuh di atas lahan milik, yang biasanya dikelola secara tradisional. Sampai saat ini data yang dapat dikumpulkan dari hutan rakyat masih sangat sulit. Kesulitan dalam mendapatkan data yang memadai disebabkan oleh faktor-faktor: wilayahnya relatif tidak terlalu luas, tersebar, dan cepatnya  perubahan kawasan hutan rakyat menjadi peruntukan lain. Akibatnya,  untuk pengamatan jangka panjang seringkali tidak memungkinkan. Padahal gambaran awal dari potensi hutan rakyat untuk setiap tingkat kesatuan pemerintahan (kabupaten, kecamatan, desa) sangat diperlukan dalam
1) Dosen Fakultas Kehutanan Universitas Winaya Mukti Jatinangor-Sumedang, e-mail: tien_unw@yahoo.com
2) Guru Besar dan peneliti pada Laboratorium Biometrika Hutan, Fakultas Kehutanan-IPB Kampus Dramaga P.O. BOX 168 Bogor email: esuhendang@yahoo.com
3) Dosen Senior dan peneliti pada Laboratorium Inventarisasi Sumberdaya Hutan, Fakultas Kehutanan-IPB Kampus Dramaga P.O. BOX 168 Bogor, e-mail : ins-jaya@cbn.net.id
pengelolaan hutan rakyat (Hardjanto et al ., 1987). Selain itu sampai saat ini belum ada rencana pengembangan hutan rakyat untuk setiap kabupaten sehingga tidak diketahui secara pasti lokasi yang diprioritaskan untuk pengembangan hutan rakyat baik untuk keperluan konservasi maupun produksi (Supriadi, 2002).
Untuk menghadapi kesulitan-kesulitan tersebut, perlu dicari alternatif metode survei yang dapat mempercepat pendugaan potensi hutan rakyat dan memberikan ketelitian hasil pendugaan yang diperlukan.  Metode survei yang dicoba dalam penelitian ini adalah metode survei berdasarkan data dasar, metode survei dengan bantuan citra satelit, dan metode survei dengan mengintegrasikan  antara metode survei berdasarkan data dasar dengan metode survei dengan bantuan citra satelit.
Penelitian ini bertujuan  mendapatkan metode survei yang tepat untuk kayu rakyat berdasarkan karakteristik penting yang mempengaruhinya.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di wilayah kerja  Kabupaten Bogor Propinsi Jawa Barat. Satuan contoh berupa desa sebagai kesatuan terkecil administrasi pemerintahan. Sedangkan pengolahan citra secara digital dilaksanakan di Laboratorium Inventarisasi Sumberdaya Hutan Fakultas Kehutanan IPB. Waktu penelitian dilakukan selama 10  bulan.

## Teknik Penarikan Contoh
Unit pengambilan contoh terkecil dalam penelitian ini adalah desa. Untuk keperluan penelitian ini dari seluruh desa dalam wilayah Kabupaten Bogor (425 desa) diambil 53 desa (12.5%) dijadikan sebagai populasinya, sedangkan pengukuran data lapangan dilakukan pada 12 desa  (3%) yang dipilih secara purposif.

## Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan dalam tiga metode, yaitu :

## Metode Data Dasar
Pada metode ini dipilih beberapa data sosial ekonomi dan biofisik yang dianggap berpengaruh terhadap keberadaan potensi hutan rakyat di suatu wilayah, yaitu :
a. Kepadatan penduduk e.  Kondisi perumahan b. Land use (penggunaan lahan) f.  Pekerjaan (petani)
c. Topografi g. Pendidikan
d. Kawasan hutan h.  Jarak ke kota
29

## Metode Citra Satelit
Dalam penelitian ini digunakan transformasi indeks vegetasi yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) (Rouse et al ., 1974 dalam Jensen, 2000), dengan rumus :
      + − = merah saluran dekat ramerah inf saluran merah saluran dekat inframerah saluran NDVI ...........................(1)
NDVI mempunyai nilai berkisar antara –1 hingga +1 (Danoedoro, 1996).
Nilai NDVI tersebut dalam penelitian ini dilakukan pengkelasan dengan 2 kelompok, yaitu kelompok pertama dibagi atas 3 kelas dan kelompok kedua dibagi atas 5 kelas.  Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini :
Tabel 1.  Pembagian kelas NDVI
Kelompok Kelas NDVI Nilai Kisaran NDVI Kelas 1 -1 ~ -0.1 Kelas 2 -0.1 ~ 0.3 3 kelas NDVI Kelas 3 0.3 ~ 1 Kelas 1 -1 ~ -0.1 Kelas 2 -0.1~ 0.1 Kelas 3 0.1 ~ 0.3 Kelas 4 0.3 ~ 0.5 5 kelas NDVI Kelas 5 0.5 ~ 1
Masing-masing kelas NDVI dihitung luasnya untuk setiap desa, kemudian dibandingkan dengan luas desa yang bersangkutan, dalam hal ini luas desa diasumsikan mendekati dengan luas seluruh kelas NDVI.  Dapat dijelaskan dengan rumus berikut :
NDVI Total Luas i Kelas NDVI Luas i Rasio = ......................................................................(2)

## Metode Integrasi Data Dasar dan Citra
Metode ini merupakan gabungan (integrasi) antara metode 1 yaitu berdasarkan data dasar dan metode 2 yaitu berdasarkan citra satelit. Secara garis besar urutan metode penelitian secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 1.
30
Gambar 1. Skema metode penelitian
Uji Korelasi dan Dominansi Peubah (Analisis Komponen Utama) Pengumpulan Data & Citra Metode Survei Data Sosek dan Biofisik
Metode Data Dasar
Integrasi Metode Data Dasar dan Citra Metode Berdasarkan Citra Citra Spot 5 thn 2003 (terkoreksi)
Penentuan Peubah yang digunakan
(Pola Pelapisan) Stratifikasi Uji Keragaman
• Ragam total • Ragam antar strata
• Koefisien Variasi Uji Kemantapan Lapisan/Stratifikasi Data Potensi Hutan Rakyat di Kabupaten Bogor Model & Pola Pelapisan Terpilih SELESAI PENGUJIAN MULAI

## 31

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hubungan Korelasi dan Penduga Peubah Dominan untuk Metode Data Dasar
Pada Tabel 2 dapat diketahui nilai koefisien korelasi antara peubah-peubah yang digunakan dalam metode data dasar dengan potensi hutan rakyat dari data sekunder.
Tabel 2.  Koefisien korelasi peubah dengan luas hutan rakyat (LHR) dan rasio LHR dengan luas wilayah desa (LWD) Faktor Luas Hutan Rakyat (LHR) Rasio LHR dengan LWD Kepadatan Penduduk -0.286(*) 0.027 Slope 0.117 -0.024 Kawasan Hutan 0.152 -0.082 Jarak 0.180 0.080 Pendidikan -0.044 0.026 Pekerjaan 0.205 0.030 Perumahan -0.271(*) 0.004 Landuse 0.146 0.106
Keterangan:   *)  = berkorelasi nyata pada tingkat 95%
Pada Tabel 2 dapat diketahui koefisien korelasi yang menggambarkan hubungan keeratan antara berbagai peubah yang diuji dengan hutan rakyat dan rasio antar luas hutan rakyat dengan luas desa. Dari kedelapan peubah yang diuji secara mandiri terhadap potensi hutan rakyat suatu desa dan rasio hutan rakyat, lebih banyak yang memiliki hubungan yang relatif kecil. Hal ini menunjukkan bahwa kurang tepat jika membuat model pendugaan dari satu peubah saja, sebaiknya dari gabungan beberapa peubah.

## Tabel 3. Koefisien korelasi antar peubah
Faktor Kepadatan
Pend Slope Kaw Hutan Jarak Kepadatan Penduduk 1 -0.302(*) -0.443(**) -0.473(**) Slope -0.302(*) 1 0.656(**) 0.267 Kawasan Hutan -0.443(**) 0.656(**) 1 0.276(*) Jarak -0.473(**) 0.267 0.276(*) 1 Pendidikan 0.127 -0.341(*) -0.431(**) -0.068 Pekerjaan -0.226 0.287(*) 0.370(**) 0.278(*) Perumahan 0.547(**) 0.386(**) -0.486(**) -0.363(**) Landuse -0.249 0.528(**) 0.286(*) 0.355(**)

## 32
Tabel 3. Lanjutan Faktor Pendidikan Pekerjaan Perum Landuse Kepdtn Pend 0.127 -0.226 0.547(**) -0.249 Slope -0.341(*) 0.287(*) 0.386(**) 0.528(**) Kaw Hutan -0.431(**) 0.370(**) -0.486(**) 0.286(*) Jarak -0.068 0.278(*) -0.363(**) 0.355(**) Pendidikan 1 -0.244 0.328(*) -0.243 Pekerjaan -0.244 1 -0.231 0.013 Perumahan 0.328(*) -0.231 1 0.027 Landuse -0.243 0.013 0.027  1
Keterangan:   *)  = berkorelasi nyata pada tingkat 95%
**) = berkorelasi nyata pada tingkat 99%
Pada Tabel 3 dapat diketahui bahwa dari 8 peubah yang dianalisis ada  beberapa peubah yang saling berhubungan erat, hal ini menunjukkan adanya multikolineritas antar peubah sehingga untuk menduga peubah mana yang paling menonjol dalam membentuk karakteristik suatu desa dilakukan metode analisis komponen utama.  Hasil dari metode analisis komponen utama dapat diketahui bahwa dari kedelapan peubah yang diuji memiliki tingkat dominan yang hampir sama terhadap karakteristik suatu desa.

## Nilai  NDVI Contoh di Lapangan
Untuk mengetahui nilai NDVI hutan rakyat maka pada citra dihitung nilai tersebut pada tempat-tempat yang telah dicek di lapangan.  Nilai NDVI  pada 12 titik contoh di lapangan dapat dilihat pada Tabel 4 :

## Tabel 4.  Nilai NDVI titik contoh di lapangan
No Desa Kecamatan Pola Kayu Rakyat NDVI Rata-Rata 1.  Cidokom Rumpin Kebun Campuran 0.110 2.  Situdaun Ciampea Kebun Campuran 0.019 Kebun Campuran 0.175 3.  Ciampea Ciampea Talun 0.183 4.  Cigudeg Cigudeg Kebun Campuran 0.089 Kebun Campuran -0.027 5.  Wargajaya Cigudeg Talun 0.129 6.  Sukaluyu Tamansari Pekarangan 0.146 7.  Sukajaya Tamansari Hutan Rakyat Homogen -0.066 8.  Pagelaran Ciomas Kebun Campuran 0.175 9.  Sukanegara  Jonggol Hutan Rakyat Homogen 0.065 Kebun Campuran 0.141 10.  Singajaya Jonggol Pekarangan 0.100 11.  Bojongkoneng Babakan madang Hutan Rakyat Homogen 0.115 Kebun Campuran 0.234 12.  Pabuaran Suka makmur Pekarangan 0.187

## 33
Dapat dilihat dari Tabel 5 bahwa nilai NDVI untuk hutan rakyat berkisar antara antara –0.07 sampai dengan 0.2.   Nilai tersebut kemungkinan lebih dipengaruhi kerapatan tegakan,  umur rata-rata tegakan, dan kondisi wilayah di sekitar lokasi karena luasan hutan rakyat seringkali kecil.
Menurut hasil penelitian Jaya (2003), penggunaan citra resolusi tinggi dapat digunakan untuk menduga kerapatan tegakan dengan cukup tinggi.  Citra SPOT yang digunakan dalam penelitian ini memiliki resolusi spasial yang relatif besar (dibanding Lansat), yaitu berkisar 10x10 m untuk multispekral.  Sehingga untuk wilayah hutan rakyat dengan luasan berkisar ukuran tersebut dapat terdeteksi.  Sedangkan untuk membedakan antar karakteristik kayu rakyat (talun, kebun campuran, kebun homogen, dan pekarangan) dari nilai NDVI masih sulit.

## Hubungan Korelasi dan Penduga Peubah Dominan untuk Metode Citra
Pada metode dengan menggunakan citra satelit, yang menjadi peubah utama dalam menduga keberadaan kayu rakyat berdasaran nilai rasio NDVI dari wilayah desa. Digunakan 3 faktor, yang pertama menggunakan 3 kelas rasio NDVI, kedua menggunakan 5 kelas rasio NDVI, dan ketiga menggunakan faktor rasio 1 (dengan nilai NDVI berkisar  – 1 sampai –0.1).
Menurut Oindo (2002),  NDVI menunjukkan nilai positif yang berhubungan dengan kerapatan vegetasi dimana semakin besar nilai NDVI maka semakin rapat vegetasinya, sedangkan nilai negatif biasanya berhubungan dengan tanah terbuka, salju, awan, atau permukaan yang tidak bervegetasi.  Jika dilihat dari hasil pengecekan lapangan diketahui hutan rakyat memiliki nilai NDVI berkisar antara –0.066 ∼ 0,234 berarti nilai NDVI untuk hutan rakyat relatif kecil atau menggambarkan kondisi yang kurang rapat vegetasinya.  Hal ini didukung dari hubungan korelasi yang lebih rinci pada faktor 5 kelas NDVI yang hanya berhubungan positif pada rasio 3 saja terhadap luas hutan rakyat, jadi pada nilai NDVI berkisar 0.1 ; 0.3  ini saja terdapat potensi hutan rakyat.  Sedangkan pada nilai NDVI dibawahnya (-1 ; 0,1) adalah wilayah bukan vegetasi dan nilai NDVI diatas 0.3 merupakan kawasan vegetasi yang lebih rapat yang kemungkinan didominansi oleh hutan negara. Hubungan keeratan faktor tersebut dapat dilihat pada Tabel 5 :
Tabel 5.  Koefisien korelasi  faktor dengan luas hutan rakyat (LHR) dan rasio LHR
dengan luas wilayah desa (LWD). Faktor Peubah Nilai Kisaran Luas Hutan Rakyat  (LHR) Rasio LHR dengan LWD Rasio 1 -1; -0.1 -0.245 -0.224 Rasio 2 -0.1; 0.3 -0.048 -0.002
3 kelas  NDVI
Rasio 3 0.3 ; 1 0.182 0.138 Rasio 1 -1; -0.1 -0.243 -0.233 Rasio 2 -0.1; 0.1 -0.042 -0.001 Rasio 3 0,1 ; 0,3 0.267 0.128 Rasio 4 0.3 ; 0.5 -0.008 0.118
5 Kelas  NDVI
Rasio 5 0.5 ; 1 -0.209 0.076

## PERBANDINGAN ANTAR METODE
Pelapisan dilakukan dengan menggunakan metode analisis gerombol ( Cluster Analysis ), dimana nilai-nilai yang berdekatan dari beberapa peubah yang diuji akan mengelompok yang dianggap pengelompokan ini merupakan satu strata.  Pada berbagai metode yang diuji dalam penelitian ini dilakukan perbandingan dengan memplotkan hasil selisih  koefisien keragaman antar strata (KAS) dengan koefisien keragaman rata-rata (KR)  dalam sebuah grafik.  Nilai yang baik bagi suatu pola pelapisan adalah yang memiliki nilai koefisien keragaman  untuk ragam rata-rata (KR) yang rendah dan nilai koefisien keragaman antar strata (KAS) yang tinggi, sehingga menghasilkan selisih antara KAS dengan KR yang besar. Nilai KR yang rendah menunjukkan bahwa pada setiap stratum,  dalam hal ini luas kayu rakyat relatif homogen.  Sedangkan nilai KAS yang tinggi menunjukkan bahwa masing-masing stratum memiliki nilai yang khas yang menjadi ciri strata tersebut yang berbeda dengan strata lainnya.   Dapat dilihat pada Gambar 2  merupakan perbandingan selisih KAS dengan KR pada metode data dasar, metode citra satelit dan metode integrasi data dasar dengan citra yang menggunakan 3 kelas NDVI, 5 kelas NDVI, dan rasio_1 NDVI.
a. Luas Hutan Rakyat (LHR)
b. Rasio LHR dengan LWD
Keterangan :
A = Metode Data Dasar
B = Metode Citra Satelit C = Metode Integrasi Data Dasar dengan 3 Kls NDVI D = Metode Integrasi Data Dasar dengan 5 Kls NDVI E = Metode Integrasi Data Dasar dengan rasio_1 NDVI
Gambar 2. Perbandingan nilai rata-rata selisih koefisien keragaman antar strata (KAS) dengan koefisien keragaman rata-rata (KR) pada berbagai metode berdasarkan luas dan rasio hutan rakyat.
Pada Gambar 2a. berdasarkan satuan luas hutan rakyat, dapat terlihat jelas jika metode yang memiliki rata-rata selisih KAS dengan KR yang tertinggi dibanding metode lainnya adalah metode data dasar, kemudian berturut-turut metode integrasi data dasar
11.46 7.45 8.67 8.46 -0.46 -1 1 3 5 7 9 11 A B C D E KA S- KR (% ) -3.55 1.89 -3.35 -4.25 2.31 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 A B C D E KA S- K R (% )
35
dengan 5 kelas NDVI, metode integrasi data dasar dengan rasio_1 NDVI, metode integrasi data dasar dengan 3 kelas NDVI dan terendah pada metode citra satelit.
Pada Gambar 2b. berdasarkan satuan rasio luas hutan rakyat dengan luas wilayah desa menghasilkan nilai selisih KAS dengan KR yang rata-rata lebih kecil dibanding dengan menggunakan luas hutan rakyat pada Gambar 2a.  Dimana nilai tertinggi ada pada metode integrasi data dasar dengan rasio_1 NDVI, disusul dengan metode citra satelit sedangkan metode lainnya bernilai sangat kecil.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 K e l. 1 K e l. 2 K e l. 3 K e l. 4 K e l. 5 K e l. 6 K e l. 7 KA S -KR ( % ) D ata  Dasar ND VI 3  kls N DVI  5  kls ND VI R asio_1 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 Ke l. 1 Ke l. 2
Ke l. 3 Ke l. 4
Ke l. 5 Ke l. 6 Ke l. 7 KA S -KR ( % ) Data Dasar NDVI 3 kls NDVI 5 kls
NDVI Rasio_1 a.  Luas Hutan Rakyat (LHR) b.  Rasio LHR dengan LWD
Keterangan :
Kel. 1 =   kepadatan  penduduk,  jarak,  kawasan hutan, perumahan, pendidikan, landuse, slope, dan  pekerjaan (8 Faktor).
Kel. 2 =  kepadatan penduduk, jarak, kawasan hutan, perumahan, dan landuse. (5 Peubah). Kel. 3 =   kepadatan penduduk, jarak, kawasan hutan, dan  pekerjaan (4 Peubah). Kel. 4 =   kepadatan penduduk, jarak, dan kawasan hutan. Kel. 5 =   kepadatan penduduk, jarak,  dan  pekerjaan. Kel. 6 =   kepadatan penduduk, landuse, dan  pekerjaan. Kel. 7 =   kepadatan penduduk, dan jarak.
Gambar 3. Perbandingan selisih koefisien keragaman antar strata (KAS) dengan koefisien keragaman rata-rata (KR) pada metode data dasar dan metode integrasi data dasar dengan citra berdasarkan luas hutan rakyat dan rasio luas hutan rakyat (LHR) dengan luas wilayah desa (LWD).
Kemudian untuk mengetahui secara lebih terperinci data dasar mana yang memiliki hasil pelapisan yang terbaik maka dapat dilihat pada Gambar 3. Pada Gambar 3a yang berdasarkan satuan luas hutan rakyat terlihat bahwa terdapat konsistensi data dasar kelompok 1, 3, dan 7 yang memiliki nilai selisih KAS dengan KR yang tinggi untuk semua metode.  Sedangkan kelompok 2 dan 6 memiliki selisih KAS dengan KR yang menurun untuk semua metode. Secara individu yang terbaik adalah metode data dasar yang menggunakan data kelompok 7, yaitu kepadatan penduduk dan jarak ke kota besar.

## 36
Pada Gambar 3b berdasarkan rasio luas hutan rakyat dengan luas wilayah desa terlihat nilai selisih antara KAS dengan KR relatif konsisten meningkat untuk semua metode pada kelompok data 3 dan 5.  Pada data dasar kelompok 7 dari empat metode yang diuji 3 metode memiliki nilai selisih KAS dengan KR yang meningkat kecuali pada metode data dasar.  Tetapi secara individu nilai selisih KAR dengan KR maksimum terdapat pada metode integrasi data dasar yang menggunakan kelompok 7  dengan rasio_1 NDVI.
Data dasar pada kelompok 7 (kepadatan penduduk dan jarak ke kota besar) merupakan faktor yang dominan untuk membuat pelapisan yang memiliki nilai KAS maksimum dan KR minimum.  Dilihat dari koefisien korelasinya kepadatan penduduk berhubungan negatif dengan potensi hutan rakyat, sehingga semakin padat penduduk semakin kecil luas hutan rakyat.  Dengan kata lain dengan bertambahnya penduduk maka ketersediaan tenaga kerja per unit lahan semakin banyak, sehingga orang lebih memilih tanaman yang dikelola secara intensif seperti tanaman semusim.
Sedangkan pengaruh jarak ke kota besar  berhubungan positif dengan luas hutan rakyat, berarti semakin jauh  suatu desa dengan pusat kota maka semakin besar luas hutan rakyatnya.  Disini mempunyai dua kemungkinan pertama karena jarak berhubungan erat dengan kepadatan penduduk, dan kedua berhubungan dengan jarak ke pusat penjualan atau komersialisasi.  Sehingga jika kondisi suatu wilayah dekat pusat kota maka lebih disukai jenis tanaman yang memiliki nilai jual yang cepat seperti sayur-mayur dibanding dengan menanam pohon yang harus menunggu lama .

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1.  Metode pelapisan desa sebagai satuan contoh kayu rakyat berdasarkan data dasar dengan menggunakan karakteristik biofisik dan sosial ekonomi merupakan metode pelapisan yang paling baik untuk menduga potensi hutan rakyat. Urutan terbaik kedua dan ketiga, berturut-turut adalah metode integrasi data dasar dengan citra, dan metode citra.
2.  Kepadatan penduduk dan jarak ke kota besar terdekat, merupakan dua peubah yang paling penting untuk pelapisan desa dalam kabupaten, oleh karena menghasilkan dugaan  potensi hutan rakyat yang lebih baik dibanding dengan peubah lainnya.
3.   Kisaran nilai peubah NDVI yang diperoleh dengan menggunakan citra untuk mengukur potensi tegakan hutan rakyat di setiap desa  pada desa-desa contoh adalah antara –0.07 sampai dengan 0.2, akan tetapi karakteristik ini belum menjadi petunjuk untuk pola tanam kayu rakyat.  Sedangkan dari nilai korelasinya hutan rakyat menonjol pada kisaran nilai NDVI 0.1 sampai dengan 0.3.
37

## Saran
1. Untuk keperluan pelapisan desa sebagai populasi survei hutan rakyat dapat menggunakan peubah kepadatan penduduk tiap desa dan jarak ke kota besar sebagai data prasyarat.
2. Penelitian ini belum dapat  mengidentifikasikan pola tanam kayu rakyat di setiap unit desa, sehingga perlu penelitian lebih lanjut mengenai hal tersebut misalnya menggunakan citra yang memiliki resolusi spasial yang lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Danoedoro P.  1998.  Pengolahan Citra Digital Teori dan Aplikasinya dalam Bidang Penginderaan Jauh.  Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada.  Yogyakarta.
Hardjanto, E. Suhendang, R. Abidin, dan H. Haeruman.  1987.  Studi Sistem Monitoring
Hutan Rakyat di Jawa Barat.  Lembaga Penelitian IPB.  Bogor.
Ionos, B.O., 2002.  Predicting Mammal Species Richness and Abudance Using Multi- Temporal NDVI.  Photogrammetric Engineering ad Remote Sensing, Vol 68 (6): 623-629.
Jaya, I.N.S., 2003.  Kajian Teknis Penggunaan Citra IKONOS dan CASI dalam Rangka Inventarisasi Hutan : Studi Kasus di Kebun Raya Bogor, Volume IX (2) : 1-18.
Jensen JR.  2000.  Remote Sensing of The Environment An Earth Resource Perpective. Perpective-Hall Upper Saddle River.  New Jersey.