Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRACTMangrove merupakan vegetasi yang hidup di daerah pesisir dan berhubungan langsung dengan keadaan dan kondisi perairan laut. Umumnya, tumbuh di daerah tepi pantai, muara, dan sungai. Penelitian ini bertujuan untuk memahami sebaran mangrove berdasarkan kondisi fisik perairan dan melihat luasan mangrove, serta mengaitkannya dengan kondisi hutan mangrove. Penelitian ini menggunakan Landsat 8 dengan software ArcMap 10.1 untuk mengindetifikasi sebaran mangrove dan metode yang digunakan adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) untuk melihat kerapatan vegetasi mangrove. Kondisi fisik perairan yang digunakan antara lain: salinitas, suhu permukaan air laut, pH air, substrat tanah, dan pasang surut, sedangkan kondisi hutan mangrove yang diteliti antara lain: kerapatan, ketebalan, dan spesies mangrove. Sehingga dengan demikian, penelitian ini dapat mengaitkan kondisi fisik perairan dan kondisi hutan mangrove dengan sebarannya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hutan mangrove Bojongsalawe memiliki suhu permukaan yang lebih tinggi dibandingkan dengan hutan mangrove di Batukaras dan Nusawiru karena populasi mangrove yang lebih sedikit dibandingkan dengan kedua hutan mangrove lainnya, namun hutan mangrove Bojongsalawe dan Nusawiru memiliki pH yang lebih tinggi dengan nilai kisaran antara 6,6-6,9 dibandingkan dengan hutan mangrove Batukaras yang memiliki nilai kisaran antara 6,3-6,6. Hal ini dikarenakan hutan mangrove Bojongsalawe dan hutan mangrove Nusawiru berada di muara yang mengalir menuju Sungai Cijulang dan anak sungai Cialit.

---

ABSTRACTMangrove is a vegetation that live in the coastal region and directly related to the circumstances and condition of the waters of the sea. Generally, growing in coastal areas, estuaries, and rivers. This research aims to understand the distribution of mangroves on the basis of the physical condition of waters and view the mangrove area, as well as associated it with the conditions of the mangrove forests. This research uses Landsat 8 with ArcMap software 10.1 for mangrove and distribution mengindetifikasi method used is the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to see mangrove vegetation density. The physical condition of waters which are used, among others: salinity, surface temperature of sea water, the pH of the water, the soil substrate, and ups and downs, while the condition of the mangrove forests that are examined include: density, thickness, and mangrove species. This study can relate the physical condition of the waters and the condition of the mangrove forest to its distribution. The results of this study indicate that Bojongsalawe mangrove forest has a higher surface temperature compared to mangrove forests in Batukaras and Nusawiru because the mangrove population is less than the other two mangrove forests, but the mangrove forests of Bojongsalawe and Nusawiru have a higher pH with a range between 6,6-6,9 compared to Batukaras mangrove forest which has a range between 6.3-6.6. This is because the mangrove forests of Bojongsalawe and Nusawiru mangrove forests are in the estuary which flows towards the Cijulang River and the Cialit tributary."

"Telah dilakukan penelitian mengenai aktivitas amilase 28 isolat actinomycetes dari serasah pada ekosistem bakau di Pulau Pramuka, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Penapisan secara kualitatif dilakukan menggunakan metode iodin pada medium starch agar, kemudian berdasarkan zona bening yang terbentuk, aktivitas amilase diekspresikan sebagai Indeks Aktivitas (IA) amilase. Penapisan secara semi-kuantitatif dilakukan menggunakan metode iodin pada medium starch broth, kemudian nilai transmitan diukur menggunakan spektrofotometer pada λ=620 nm. Berdasarkan hasil penapisan tersebut, SM 25 merupakan isolat terpilih dengan nilai IA= 3,21 dan transmitan 84,3%. Uji aktivitas amilase isolat SM 25 dan konsentrasi glukosa yang terbentuk pada filtrat medium fermentasi dengan dua sumber pati berbeda yaitu soluble starch dan tepung beras diukur pada λ=540 nm berdasarkan metode dinitrosalicylic acid (DNS). Aktivitas amilase isolat SM 25 pada medium dengan tepung beras (3,33 U/mL) lebih rendah daripada medium dengan soluble starch (5,02 U/mL). Namun konsentrasi glukosa pada medium pertumbuhan isolat SM 25 dengan tepung beras (582 μg/mL) lebih tinggi daripada medium dengan soluble starch (407 μg/mL). Hasil identifikasi menggunakan sekuens parsial gen 16S rRNA, isolat SM 25 teridentifikasi sebagai Streptomyces sanyensis dengan homologi sebesar 99,66 persen.

---

Research about amylase activity of 28 actinomycetes isolates from mangrove litter at Pramuka Island, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta, has been carried out. Qualitative screening was done using iodine method on starch agar, based on the formation of clear zone, then amylase activity was expressed as amylase Activity Index (AI). Semi-quantitative screening was done using iodine method on starch broth, then transmittance value was measured using spectrophotometer at λ=620 nm. Among the isolates tested, SM 25 was the isolate with the most potential for amylase activity with AI=3,21 and transmittance 84,3% which was further tested. Amylase activity of isolate SM 25 and glucose concentration in medium filtrate with soluble starch and rice flour was measured at λ=540 nm using the dinitrosalicylic acid (DNS) method. The result showed that isolate SM 25 has lower amylase activity in medium with rice flour (3,33 U/mL) than soluble starch (5,02 U/mL). However, isolate SM 25 has higher glucose accumulation in medium with rice flour (582 μg/mL) than soluble starch (407 μg/mL). Identification based on partial sequence of 16S rRNA gene, isolate SM 25 was identified as Streptomyces sanyensis with 99,66 homology."

"Hutan mangrove merupakan salah satu penyimpan cadangan karbon terbesar. Kabupaten Kebumen memiliki hutan mangrove yang terdistribusi di beberapa wilayahnya namun beberapa masih belum terpetakan dengan baik. Kabupaten Kebumen memiliki hutan mangrove yang memiliki status Kawasan Ekosistem Esensial. Kondisi pemanasan global meningkatkan pentingnya perhitungan karbon untuk mengetahui efektifitas hutan mangrove. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran hutan mangrove di Kabupaten Kebumen, menghubungkan estimasi stok karbon pada Kawasan Ekosistem Esensial dan non-Ekosistem Esensial, dan menghubungkan secara asosisatif stok karbon terhadap kondisi wilayah di Kabupaten Kebumen. Identifikasi sebaran mangrove dilakukan menggunakan false color yang diuji akurasi dengan confusion matrix dan koefisien Kappa. Dalam pembuatan model, data dibagi berdasarkan spesies dominan berupa Nypa Fruticans dan Rhizophora Mucronata. Pembuatan model stok karbon didapatkan dari Uji Regresi Eksponensial stok karbon lapangan dengan di nilai EVI yang kemudian diuji RMSE. Estimasi stok karbon pada Kawasan Ekosistem Esensial sebesar 3302760.90 kg, sedangkan pada non-Kawasan Ekosistem Esensial sebesar 3114224.74 kg. Perbedaan status Kawasan Ekosistem Esensial dan non-Ekosistem Esensial tidak memiliki keeratan hubungan, yang dibuktikan dengan Uji Pearson. Penelitian ini menunjukkan bahwa kondisi fisik yang meliputi kerapatan vegetasi, jenis spesies dan luas hutan mangrove memiliki hubungan yang linier terhadap stok karbon yang dihasilkan. Pada kondisi manusia yang terdiri atas pemanfaatan tidak memiliki hubungan terhadap stok karbon, sedangkan pada pengelolaan memiliki hubungan yang linier.

---

Mangrove forests are one of the largest carbon reserves. Kebumen Regency has mangrove forests distributed in several areas, although some are still poorly mapped. Kebumen's mangrove forests have the status of Essential Ecosystem Areas. The condition of global warming increases the importance of carbon calculation to assess the effectiveness of mangrove forests. This study aims to map the distribution of mangrove forests in Kebumen Regency, link carbon stock estimates in Essential and non-Essential Ecosystem Areas, and associate carbon stocks with regional conditions in Kebumen. Mangrove distribution identification was conducted using false color, tested for accuracy with a confusion matrix and Kappa coefficient. In modeling, data were divided based on dominant species, namely Nypa Fruticans and Rhizophora Mucronata. Carbon stock modeling was obtained from Exponential Regression Test of field carbon stock values with EVI, then tested with RMSE. The estimated carbon stock in Essential Ecosystem Areas is 3,302,760.90 kg, while in non-Essential Ecosystem Areas it is 3,114,224.74 kg. The difference in the status of Essential and non-Essential Ecosystem Areas has no significant correlation, as evidenced by the Pearson Test. This study shows that physical conditions, including vegetation density, species type, and mangrove forest area, have a linear relationship with the generated carbon stock. In contrast, human activities such as utilization do not correlate with carbon stock, whereas management practices do have a linear relationship."