Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Tanah dan Lingkungan AGROLOGIA : Jurnal Ilmu Budidaya Tanaman
June A Putinella
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Environmental Science

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Optimasi Produksi Inokulan Cair Trichoderma harzianum Berbasis Molase Reginawanti Hindersah; Wilhemina Rumahlewang; June A Putinella; A Marthin Kalay; Abraham Talahaturuson
Agrologia Vol 4, No 2 (2015): Agrologia: Jurnal Ilmu Budidaya Tanaman
Publisher : Faculty of Agriculture, Pattimura University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/a.v4i2.202

Abstract

Trichoderma harzianum as a potential biological agent and are widely used to control diseases in various agricultural crops and plantations. This research goal of getting the best growth of Trichoderma harzianum on molasses-based liquid medium. The treatments tested was added 0.05%, 0.1% and 1% liquid pure culture of Trichoderma harzianum each in 500 ml of sterile liquid medium containing 5% molasses (v/v) and 5% commercial yeast (b / v), and incubated for five days. The results showed that Trichoderma harzianum growth with the highest number of spores occur if the molasses-based liquid medium supplemented with 1% Trichoderma harzianum.
Analisis Resiko Bencana, Distribusi Hujan Ekstrim dan Prediksi IBFWS Terhadap Kejadian Longsor di Kota Ambon Marlia; Silwanus M. Talakua; June A Putinella
Jurnal Ilmu Tanah dan Lingkungan Vol 28 No 1 (2026): Jurnal Ilmu Tanah dan Lingkungan
Publisher : Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, IPB University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/jitl.28.1.36-47

Abstract

Kota Ambon memiliki tingkat kerentanan tinggi terhadap bencana tanah longsor akibat kondisi topografi yang curam, curah hujan ekstrem, serta penggunaan lahan yang tidak sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat risiko longsor secara spasial, mengkaji distribusi curah hujan ekstrem saat kejadian, serta mengevaluasi akurasi sistem prediksi peringatan dini berbasis dampak (IBFWS). Metode yang digunakan mencakup analisis spasial berbasis SIG dengan pendekatan overlay tiga komponen risiko (hazard, vulnerability, dan capacity), interpolasi IDW dari data curah hujan 24 jam (11 dan 30 Mei 2023), serta validasi spasial prediksi IBFWS terhadap kejadian longsor aktual. Hasil analisis menunjukkan bahwa 75,6% wilayah Kota Ambon berada dalam kategori risiko tinggi. Hasil uji regresi linear berganda menunjukkan bahwa kemiringan lereng adalah variabel paling signifikan terhadap bahaya longsor, dengan nilai koefisien determinasi R² = 90,6% dan galat baku S = 0,120. Validasi spasial menunjukkan tingkat akurasi IBFWS mencapai 94% pada 11 Mei dan 100% pada 30 Mei 2023. Hasil ini menunjukkan bahwa IBFWS efektif dan akurat dalam mendukung sistem peringatan dini serta pengurangan risiko bencana tanah longsor di Kota Ambon.
Co-Authors A.M. Kalay Abraham Talahaturuson, Abraham Marlia Reginawanti Hindersah Silwanus M. Talakua Wilhemina Rumahlewang