## Model Penduga Produksi Kopal
Prediction Model for Copal Production
Wien Setya Budhi Irawan 1 , Endang Suhendang 2 , dan Juang R. Matangaran 3*
1) Alumnus Fakultas Kehutanan IPB
2),3) Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan IPB, Kotak Pos 168 Darmaga, Bogor 16680

## Abstract
The  objective  of  this  study  was  to  find  out  the  prediction  model  for  copal production  (Y)  by the use of prediction variables. The variables were diameter (X 1 ), bark thicknesses (X 2 ), stand density (X 3 ), slope (X 4 ), and direction of the slope (X 5 ). The study was conducted at Senduro Forest District, Probolinggo Forest Management Unit of Perum Perhutani, Unit II East Java. Data was collected from 80 sample trees of Agathis loranthifolia Salibs which were tapped on August  2006.    The  result  of  the  study  showed  that  there  were  several  regression  prediction models  for  copal  production:  doubled  linear,  multiplicative,  exponential  and  quadratic regression  models.  Multiplicative  regression  model  with  the  highest  R 2 -adj  value  was  then chosen  as  the  best  prediction  model  for  copal  production.    Thereby,  production  estimation model of copal production of Agathis loranthifolia Salis.  was  LogY = 0.397 + 1.54 LogX 1 + 0.496  LogX 2 -  0.528  LogX 3 +  0.201  LogX 4 ;  or Y  =  2.4945X 1 1.54 X 2 0.496 X 3 -0.528 X 4 0.201 ;  R-Sq  = 84.7%, R-Sq(Adj) = 83.7%.
Keywords:   multiplicative  regression  model,  copal,  diameter,  bark  thickness,  stand  density, slope

## Pendahuluan
Kopal  sebagai  komoditi  hasil  hutan  bukan kayu  merupakan  senyawa  harsa  (resin)  alami  yang mempunyai  senyawa  yang  kompleks,  tidak  larut dalam  air,  larut  dalam  beberapa  pelarut  organik, meleleh  bila  dipanaskan  dan  mudah  terbakar dengan  mengeluarkan  asap  (Sumadiwangsa,  1978). Di  Indonesia  kopal  dihasilkan  dari  penyadapan kulit  pohon  damar  atau  agathis yang  sebagian besar  tersebar  di  luar  Pulau  Jawa  dan  sebagian kecil  terdapat  di  Pulau  Jawa  yang  dikelola  oleh Perum Perhutani.
Menurut  Munajat  (2004),  produksi  kopal sangat  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  antara  lain kualitas  tempat  tumbuh,  umur  pohon,  kerapatan tegakan,  sifat  genetik,  ketinggian  tempat  tumbuh di  atas  permukaan  laut,  ketebalan  kulit  batang, besarnya  diameter  batang,  topografi,  kualitas  tajuk dan arah penyadapan. _________________________ *Penulis untuk korespondensi, e mail: jrmatangaran@yahoo.com
Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap produksi  kopal  ini  dapat  dipergunakan  untuk membuat model penduga produksi kopal. Pendugaan produksi kopal sangat diperlukan  dalam penyusunan rencana pengelolaan tegakan hutan untuk menghasilkan  kopal  secara  lestari.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  model  penduga  produksi kopal  yang  nantinya  diharapkan  dapat  membantu pihak  Perum  Perhutani  dalam  penentuan  target produksi  kopal  di  Bagian  Kesatuan  Pemangkuan Hutan  (BKPH)  Senduro  Kesatuan  Pemangkuan Hutan   (KPH) Probolinggo Perum Perhutani Unit II Jawa Timur.
Tujuan  penelitian  adalah  menyusun  model penduga  produksi  kopal  di  BKPH  Senduro  KPH Probolinggo  Perum  Perhutani  Unit  II  Jawa  Timur dengan  peubah  penduga  berupa  diameter  pohon, ketebalan kulit batang, kerapatan tegakan, kelerengan dan arah menghadap lereng.

## Metode Penelitian
Objek  dari  penelitian  ini  adalah  tegakan Agathis  ( Agathis  loranthifolia Salisb)  yang  telah mencapai  umur  sadap  (21  tahun).  Alat  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain phi-band, abney  level,  bark-gauge ,  pita  ukur, tally  sheet , alat  kowakan  (kudikoni),  timbangan  digital,  dan plastik label.
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan terdiri  dari  data  primer  dan  data  sekunder. Data  primer  diperoleh  dari  hasil  pengamatan pada  petak-petak  tegakan  Agathis  di  BKPH Senduro  KPH  Probolinggo  Perum  Perhutani  Unit II  Jawa  Timur.  Data  primer  yang  diambil  adalah peubah-peubah  yang  digunakan  dalam  penyusunan model  yaitu  produksi  kopal,  diameter  pohon, ketebalan kulit batang, kerapatan tegakan, persentase  kelerengan  dan  arah  kemiringan  lereng. Data  sekunder  diperoleh  dari  data  keadaan  umum lokasi  penelitian  yaitu  di  BKPH  Senduro  KPH Probolinggo Perum Perhutani unit II Jawa Timur.
Pengambilan contoh dilakukan terhadap tegakan Agathis  dengan  menggunakan  metode purposive sampling .  Pohon  contoh  yang  disadap  sebanyak 80  pohon  dengan  kondisi  pohon  yang  sehat, memiliki  tajuk  yang  normal  dan  berbatang  lurus. Pohon-pohon  contoh  dipilih  sedemikian  rupa sehingga  sebaran  diameter,  sebaran  ketebalan kulit, dan sebaran kelerengan terwakili.
Jumlah  pohon  per  hektar  diperoleh  dengan membuat  plot-plot  contoh  seluas  0,1  ha  pada setiap  pohon  contoh.  Berdasarkan  Surat  Keputusan Direksi  Perum  Perhutani  No.710/KPTS/DIR/1985 tentang Pedoman Penyadapan Getah Damar (Kopal),  metode  penyadapan  yang  digunakan adalah kowakan atau quarre , dimana luka sadapannya  berbentuk  persegi  dengan  ukuran 10  cm  x  140  cm.  Pembaharuan  kowakan  dilakukan setiap  3  hari  sekali  dengan    melukai  kulit  pada bagian  atas quarre awal  sepanjang  0,8–1  cm, sedalam  1  cm  (tidak  sampai    kayu)  dan  selebar 10  cm.  Untuk  penelitian  ini  dilakukan  pemungutan getah 9 hari sekali  selama  4 kali pengukuran.
Pemeriksaan  data  dilakukan  untuk  melihat  atau memeriksa  ketidakwajaran  data  ( outlier )  akibat kesalahan  pada  waktu  pengumpulan  data  seperti kesalahan penulisan data.
Model umum persamaan regresi yang digunakan adalah:
1 2 3 4 51 52 53 54 , , , , , , , Y f X X X X X X X X Keterangan :
X 1 : diameter (cm) X 51 :  arah menghadap lereng Utara
X 2 : ketebalan kulit (cm) X 52 :  arah menghadap lereng Timur X 3 : kerapatan (pohon/ha) X 53 :  arah menghadap lereng Selatan X 4 : kelerengan (%) X 54 :  arah menghadap lereng Barat
Y : produksi kopal (g/phn/9hari)
Persamaan  regresi  yang  diujikan  dalam  menduga produksi kopal adalah:
a. Regresi Linier Berganda
0 1 1 2 2 3 3 4 4 51 51 52 52 53 53 54 54 Y X X X X X X X X
b. Regresi Multiplikatif
3 1 2 4 0 1 2 3 4 b b b b Y X X X X atau
ditransformasikan menjadi:
0 1 1 2 2 3 3 4 4 LogY Log LogX LogX LogX LogX
c. Regresi Eksponensial
1 1 2 2 3 3 4 4 51 51 52 52 53 53 54 54 0 b X b X b X b X b X b X b X b X Y e atau 0 1 1 2 2 3 3 4 4 51 51 52 52 53 53 54 54
Ln Y Ln b X b X b X b X b X b X b X b X
d. Regresi Kuadratik
2 2 2 2 2 2 2 2 0 1 1 2 2 3 3 4 4 51 51 52 52 53 53 54 54 + + + + + + + + Y b X b X b X b X b X b X b X b X
Pemilihan  model  terbaik  didasarkan  atas  beberapa pertimbangan berikut (Drapper dan Smith, 1992):
1).  Model  terbaik  dengan  kriteria  Cp-Mallows dilakukan dengan memilih model yang memiliki Cp  ≈  p  dan  dengan  memperhatikan  kepraktisan dalam pengukuran peubah bebas  yang  masuk di dalam model.
2 JKS 2 p Cp n p S
keterangan: JKS p :  Jumlah  kuadrat  sisa  persamaan  regresi dengan p parameter,  dimana p adalah jumlah  parameter  di  dalam  model  termasuk β 0 . S 2 :  Penduga  tidak  bias  dari  ragam  respon
(kuadrat  tengah  sisa  dari  model  paling lengkap).
2).   Model yang terbaik adalah model yang memiliki nilai  PRESS  ( The  Predicted  Residual  Sum  of Square ) terkecil.
i e PRESS 2 , dimana
hii ei i e 1
keterangan:
i e =  nilai sisaan pengamatan ke- i
ii h =  nilai baris dan lajur ke- i dari hat matrik
i e = nilai  sisaan  pengamatan  ke- i untuk  model tanpa pengamatan ke- i
3). Model dipilih yang memiliki nilai R 2 terbesar.

## JKT
JKR R 2
4).   Model  dipilih  yang    memiliki R 2 - adjusted terbesar.
2 2 (JK ) /( ) 1 1 1 (1 ) (JK ) /( ) a S n p n
T n p n p
R R
keterangan: p =  banyaknya parameter di dalam regresi (termasuk β 0 ) n =  banyaknya objek (kasus) yang dianalisis

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  perhitungan best  subsets regresi  dapat  diketahui  bahwa  untuk  persamaan regresi  linier  berganda,  regresi  eksponensial,  dan regresi kuadratik terpilih 3 subset model,  sedangkan untuk  persamaan  regresi  multiplikatif  terpilih  2 subset  model.  Subset  model  kandidat    dari  masing- masing  model  persamaan  regresi  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan  nilai  PRESS  terkecil  dapat  dilihat bahwa  untuk  persamaan  regresi  linier  berganda, regresi  eksponensial  dan  regresi  kuadratik,  subset model terpilih yaitu subset model dengan peubah  bebas  X 1 , X 2 , X 3 , X 4 ,  X 51 , X 52 , X 53 , X 54 , sedangkan untuk persamaan regresi multiplikatif terpilih  subset  model  dengan  peubah  bebas  X 1 , X 2 , X 3 , X 4 .
Pemilihan  model  terbaik  dilakukan  dengan pertimbangan R 2 -adj terbesar (Tabel 2).
Tabel  1.   Nilai PRESS Subset-subset Model Kandidat dari Masing-masing Persamaan Regresi
Model regresi Peubah Bebas (X) R 2 Cp Nilai PRESS Linier Berganda X 1 X 2 X 4 72,1 9,2 142834 X 1 X 4 X 51 71,2 11,8 149283 X 1 X 2 X 3 X 4 X 51 X 52 X 53 X 54 75,6 9,0 141497 Multiplikatif X 1 X 2 X 4 78,8 7,7 1,00268 X 1 X 2 X 3 X 4 80,2 5,0 0,960302 Eksponensial X 1 X 2 X 4 77,1 13,0 5,98331 X 1 X 2 X 4 X 51 77,9 11,8 5,96074 X 1 X 2 X 3 X 4 X 51 X 52 X 53 X 54 80,9 9,0 5,74831 Kuadratik X 1 X 2 X 4 72,7 9,9 141974 X 1 X 2 X 3 X 4 73,5 9,2 139091 X 1 X 2 X 3 X 4 X 51 X 52 X 53 X 54 76,3 9,0 138924
Tabel 2.  Perbandingan Nilai R 2 dan R 2 -adj pada Semua Model Persamaan Regresi Setelah Pengujian
Model Regresi R 2 (%) R 2 -adj (%) Peubah Bebas Linier Berganda 83,4 81,4 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 51 , X 52 , X 53 , X 54 Multiplikatif 84,7 83,7 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 Eksponensial 84,5 82,6 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 51 , X 52 , X 53 , X 54 Kuadratik 84,0 82,0 X 1 , X 2 , X 3 , X 4 , X 51 , X 52 , X 53 , X 54
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa model  persamaan  regresi  yang  memiliki  nilai R 2 -adj  terbesar  adalah  model  persamaan  regresi multiplikatif  dengan  nilai R 2 -adj  =  83,7%  dan R 2 =  84,7%. Peubah-peubah  bebas  yang  membentuk model  tersebut  antara  lain  diameter,  ketebalan  kulit batang,  kerapatan  pohon,  dan  kemiringan  lereng. Dengan  demikian,  maka  model  penduga  produksi kopal  jenis Agathis  loranthifolia Salisb.  di  BKPH Senduro  KPH  Probolinggo  Perum  Perhutani  Unit  II Jawa Timur adalah model regresi multiplikatif.
LogY = 0,397 + 1,54 LogX 1 + 0,496 LogX 2 - 0,528 LogX 3 + 0,201 LogX 4
S = 0,09706     R-Sq = 84,7%     R-Sq(adj) = 83,7% P-value = 0,000
Model  persamaan  tersebut  merupakan  model penduga  produksi  kopal  terbaik  dari  keempat model  yang  telah  dibuat,  dimana  model  tersebut tidak  memasukkan  peubah  arah  kemiringan  lereng. Dalam  penelitian  ini  arah  kemiringan    lereng  hanya digunakan  sebagai  peubah dummy .  Oleh  karena itu  supaya  bisa  dibuat  model  berdasarkan  masing- masing  arah  kelerengan,  dalam  penelitian  ini khususnya untuk model regresi multiplikatif dilakukan  pemisahan  pohon  contoh  berdasarkan arah  kemiringan  lerengnya,  sehingga  model  dibuat berdasarkan masing-masing arah kemiringan lereng,  dan  model  yang  dihasilkan  adalah  sebagai berikut:
a).   Tanpa aspek arah menghadap lereng/lapangan datar (persen kemiringan lapangan 0 – 4%)
LogY = -0,13 + 2,56 LogX 1 + 0,239 LogX 2 - 0,981 LogX 3 +0,220 LogX 4
S = 0,08085; R -Sq = 94,5%; R -Sq(adj) = 89,0%; P-value = 0,009
atau
Y = 0,7413X 1 2,56 X 2 0,239 X 3 -0,981 X 4 0,220
b).   Arah menghadap lereng ke utara (aspek utara)
LogY = 0,64 + 1,34 LogX 1 + 0,525 LogX 2 - 0,530 LogX 3 + 0,256 LogX 4
S = 0,1133; R -Sq = 70,5%; R -Sq(adj) = 59,8%; P-value = 0.006
atau
Y = 4,365X 1 1,34 X 2 0,525 X 3 -0,530 X 4 0,256
c).   Arah menghadap lereng ke timur (aspek timur)
LogY = 0,24 + 1,90 LogX 1 + 0,639 LogX 2 - 0,83 LogX 3 + 0,372 LogX 4
S = 0,09465;   R-Sq = 95,5%;   R-Sq(adj) = 90,9% ; P-value = 0,006
atau
Y = 1,7378X 1 1,90 X 2 0,639 X 3 -0,83 X 4 0,372
d).   Arah  menghadap  lereng  ke  selatan  (aspek selatan)
LogY = 0,66 + 1,54 LogX 1 + 0,494 LogX 2 - 0,676 LogX 3 + 0,296 LogX 4
S = 0,1040; R -Sq = 84,4%; R -Sq(adj) = 80,7%; P -value = 0,000
atau
Y = 4,5708X 1 1,54 X 2 0,494 X 3 -0,676 X 4 0,296

## e).   Arah menghadap lereng ke barat (aspek barat)
LogY  =  1,10  +  1,47  LogX 1 +  0,399  LogX 2 -  0,786 LogX 3 + 0,207 LogX 4
S = 0,07728; R -Sq = 87,4%; R -Sq(adj) = 82,4%; P -value = 0,000
atau
Y = 12,589X 1 1,47 X 2 0,399 X 3 -0,786 X 4 0,207
Untuk  menguji  peranan  peubah  bebas  terhadap peubah  tidak  bebasnya  dari  persamaan  tersebut, dapat  dilihat  pada  analisis  ragam,  yaitu  dengan membandingkan  nilai F hitung dengan F tabel pada tingkat  nyata  tertentu.  Jika F hitung > F tabel pada  taraf nyata  tertentu  (α  =  5%  dan  α  =  1%)  atau  nilai p ( probability  value )  lebih  kecil  dari  taraf  nyata tertentu  (α  =  5%  dan  α  =  1%),  maka  H 0 ditolak, artinya  terdapat  sedikitnya  satu  peubah  bebas  yang memiliki  hubungan  fungsional  dengan  peubah tidak  bebasnya  sehingga  persamaan  regresi  dapat diterima.
Dari  hasil  analisis  ragam,  dapat  dilihat  bahwa P -value  untuk  model  regresi  terpilih  ini  (regresi multiplikatif)  sebesar  0,000  artinya  nilai  P  lebih kecil  dari  taraf  nyata  5%  dan  1%.  Maka  H 0 ditolak, artinya  terdapat  sedikitnya  satu  peubah  bebas yang  memiliki  hubungan  fungsional  dengan  peubah tidak  bebasnya  sehingga  persamaan  regresi  dapat diterima.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai Variance Inflation  Factor diketahui  bahwa  model  regresi multiplikatif  ini  tidak  mengandung  multikolinearitas (hubungan  yang  sangat  erat    antara  satu  peubah bebas  dengan  peubah  lainnya).  Oleh  karena  itu tanda  pada  setiap  koefisien  regresi  bermakna sebagai  arah  kecenderungan  hubungan  antara produksi  kopal  dengan  peubah  penduganya,  yaitu diameter,  tebal  kulit  batang,  kerapatan  pohon  dan kelerengan.  Keempat  model  persamaan  regresi multiplikatif yang berdasarkan aspek arah menghadap  lereng  yaitu  utara,  timur,  selatan  dan barat  mempunyai  pengaruh  yang  berbeda-beda dalam  menduga  produksi  kopal.  Hal  ini  dapat diketahui  dari  nilai  produksi    kopal  (Y)  pada masing-masing persamaan regresi berdasarkan arah  menghadap  lereng  dengan  memasukkan nilai  rata-rata  pada  peubah-peubah  bebasnya  (X 1 , X 2 , X 3 , X 4 ). Sehingga nilai  Y pada arah menghadap lereng  utara,  timur,  selatan  dan  barat  secara berurutan adalah 119,12 g/phn/9hari; 120,78
g/phn/hari; 136,77 g/phn/9hari; dan 116,68 g/phn/9hari.  Berdasarkan  nilai  Y  tersebut  dapat diketahui  bahwa  nilai  Y  terbesar  diperoleh  dari model  persamaan  regresi  multiplikatif  dengan aspek  arah  menghadap  lereng  selatan.  Hal  ini berarti  pada  penelitian  ini  produksi  kopal  yang dihasilkan  dapat  lebih  besar  apabila  kemiringan lereng  menghadap  ke  arah  selatan. Intensitas cahaya matahari yang kurang pada lereng yang  menghadap  ke  arah  selatan  diduga  menjadi penyebab  produksi  kopal  yang  lebih  besar. Kurangnya  intensitas  cahaya  menyebabkan  getah yang  keluar  tidak  cepat  membeku  dan  menutupi saluran getah sehingga saluran getah tetap mengeluarkan getah .
Dari  model  penduga  tersebut  dapat  dilihat bahwa  peubah-peubah  bebas  yang  mempunyai koefisien  positif  antara  lain  diameter,  tebal  kulit batang  dan  kelerengan,  sedangkan  peubah  bebas yang  memiliki  koefisien  negatif  yaitu  kerapatan pohon.  Artinya  semakin  besar  diameter,  tebal kulit dan kelerengan, serta semakin kecil kerapatan  pohon,    maka  semakin  besar  produksi kopal.
Hasil  penelitian  Lempang  (1997)  menunjukkan bahwa  semakin  besar  diameter  batang  maka  akan semakin  tebal  kulit  pohon  agathis.  Dengan demikian  semakin  besar  diameter  batang  akan semakin  banyak  jaringan  ephitel  pada  kulit batang yang memproduksi kopal. Menurut Soemarno  dan  Idris  (1987),  umumnya  agathis yang berkulit tebal mempunyai tajuk yang lebih  rindang  dengan  daun-daun  yang  lebih luas  dibandingkan  dengan  agathis  berkulit  tipis. Agathis  yang  berkulit  tebal  mempunyai  aktivitas fisiologis  yang  lebih  besar,  sehingga  diduga menghasilkan  kopal  yang  lebih  banyak.  Munajat (2004)  menyatakan    bahwa  produksi  kopal  akan meningkat dengan meningkatnya kelerengan lapangan tempat tumbuh.
Nilai koefisien determinasi ( R 2 ) sebesar
84,7% artinya sebesar 84,7% dari seluruh keragaman  total  Y  (produksi  kopal)  yang  dapat dijelaskan  oleh  regresi  atau  X,  dan  masih  ada sebesar  15,3%  lagi  keragaman  Y  yang  tidak  dapat dijelaskan  oleh  model  tersebut.  Bagian  sisanya sebesar 15,3% ini diduga disebabkan oleh faktor  lain  yang  tidak  diperhitungkan  dalam model.  Faktor  lain  tersebut  bisa  jadi  merupakan peubah-peubah  bebas  yang  tidak  dilibatkan  dalam penyusunan model seperti musim, waktu penyadapan,  kualitas  tajuk,  ketinggian  tempat tumbuh.  Faktor  lain  yang  mempengaruhi  produksi kopal  adalah  kelas  umur  dan  pengaruh  pemberian stimulan  kimia.  Menurut  Widyarto  (1997)  kelas umur  juga  berpengaruh  terhadap  produksi  kopal, sedangkan menurut penelitian Setiyohadi et al. 1997, pemberian  asam  klorida  (HCl)  meningkatkan produksi getah kopal.

## Kesimpulan
Model persamaan regresi terbaik untuk menduga produksi  kopal  di  lokasi  penelitian  adalah  model persamaan  regresi  multiplikatif.  Semakin  besar diameter,  semakin  tebal  kulit  dan  semakin  kecil kerapatan  pohon,    semakin  miring  kelerengan  maka semakin  besar  produksi  kopal. Lereng  menghadap ke  arah  selatan  menghasilkan  produksi  kopal  yang lebih besar dibandingkan arah lainnya.

## Daftar Pustaka
Drapper,  N.R.  dan  Smith,  H.1992.  Analisis  Regresi Terapan  (Edisi  Kedua).  Alih  Bahasa  oleh PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. Lempang, M. 1997.  Uji Beberapa Pola Sadap Untuk
Menduga  Produksi  Kopal  dari  Pohon  Agathis (Agathis hamii). Buletin Penelitian Kehutanan Vol.2.No1.BPK Ujung Pandang.
Munajat,  I.  2004.  Studi  Penyusunan  Model  Penduga Produksi  Kopal  di  Hutan  Pendidikan  Institut Pertanian  Bogor  Gunung  Walat,  Sukabumi, Jawa  Barat.  Skripsi.  Departemen  Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB. Bogor.
Setiyohadi,  W,S.,  Rasminah,  C.S.,  dan  Hanifa,  R.Z. 1997.    Pengaruh  Pemberian  Asam  Khlorida (HCl)  dalam  Peningkatan  Produksi  dan Kualitas  Getah  Damar  ( Agathis  loranthifolia ) di  RPH  Bayu,  BKPH  Rogojampi,  KPH Banyuwangi  Barat.    Duta  Rimba  Hal.
207−208/XXIII. Perum Perhutani.
Soenarno,  M.M.  dan  Idris.  1987.  Copal  Production on Agathis spp. Of Varying Bark Thicknesses, Cicurug Sub Forest District, Sukabumi Forest District,  West  Java.  Duta  Rimba.  81−82/XIII. Perum Perhutani Hal. 3−6.
Sumadiwangsa,  S.  1978.  Sifat  Fisiko-Kimia  Kopal Manila.  Laporan  Lembaga  Penelitian  Hasil Hutan.  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Pertanian, Departemen Pertanian. Bogor.
Widyarto,  E.  1997.  Pengaruh  Stimulansia  Asam Chlorida  Cair  dan  Kelas  Umur  Terhadap Getah  Tegakan  Agathis.  Duta  Rimba.  Hal. 203−204/XX. Perum Perhutani.