Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.517
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Konversi Jurnal Sylva Scienteae JURNAL HUTAN TROPIS Repong Damar: Jurnal Pengabdian Kehutanan dan Lingkungan Jurnal Ilmu Kehutanan
Ahmad Jauhari
FakuItas Kehutanan Universitas Lambung Mangkurat
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Environmental Science

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
Pengaruh Variasi Penambahan Ragi dan Lamanya Waktu Fermentasi terhadap Hasil Fermentasi Etanol dari Serbuk Gergajian Kayu Ulin (Eusideroxylon zwageri T et B) Ahmad Jauhari; Noor Mirad Sari
Jurnal Ilmu Kehutanan Vol 1, No 1 (2007)
Publisher : Fakultas Kehutanan Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (290.271 KB) | DOI: 10.22146/jik.1539

Abstract

Effect of  Variation yeast addition and Duration of Fermentation on the Amount of Ethanol Produced from Sawdust of Ulin Wood (Eusideroxylon zwageri T et B)The research was aimed to assess the influence of different levels of yeast addition and duration of fermentation on the amount and percentage of ethanol produced from sawdust of ulin wood as raw material.Method used in this experiment was chemical hydrolysis of cellulose by using nitric acid (HNO3) as chemical agent. This substrate was inoculated into yeast cell (khamir) to convert glucose into ethanol. The amount of ethanol (ml) was obtained from distilled water (ml) multiplied by the azeotropic value of ethanol (95,5%), while the value  ethanol (%) obtained was from the amount of ethanol (ml) divided by the amount of distilled water (ml) multiplied by 100 percent.The study used a factorial design of 3 x 3 with 3 replications and the parameters used were A factor (amount of yeast) consisting of 5, 10, and 15 grams, respectively, and B factor (duration of fermentation) consisting of 1, 3, and 5 days, respectively. Significant differences of ANOVA at test levels of 5% and 1% will be continued by interaction test between the two factors to assess the influence of each factor on the amount and percentage of ethanol.Results indicated that the amount of yeast applied, duration of fermentation and interaction between the two gave very significant effects on the amount of ethanol (ml) and its percentage (%). Following the treatment on ulin wood sawdust, the lowest yield of ethanol was found at A1B1 treatment (5 g, 1 day) with. 1.69 ml, while the highest at A3B3 treatment (15 g, 5 day) with 5.19 ml. In terms of ethanol percentage, the lowest was found at A1B1 treatment with 9.4% and the highest at A3B2 treatment with 29.9%.
ANALISIS FAKTOR EKSPLOITASI HUTAN PADA KELERENGAN YANG BERBEDA DI IUPHHK-HA PT SINERGI HUTAN SEJATI Ahmad Rizal Mahdi; Ahmad Jauhari; Badaruddin Badaruddin
Jurnal Sylva Scienteae Vol 6, No 2 (2023): Jurnal Sylva Scienteae Vol 6 No 2 Edisi April 2023
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jss.v6i2.8502

Abstract

The exploitation factor is a comparison between the amount of wood production produced from a forest area with the potential of wood and is included in the determination of the production target of HPH performance, one of which can be measured from the value of the Exploitation Factor. This Exploitation Factor is a comparison between the part of the rod that is utilized and the part of the stem that is expected to be utilized. This study aims to analyze the value of production forest exploitation factors and log volumes on different marbles in PT. Sinergi Hutan Sejati of Central Kalimantan, This Exploitation Factor Analysis is based on the degree of marbles where there are four levels of marbles, the first is sloping, flat, rather steep and steep. The Exploitation Factor is very influential on the production of a timber company (HPH), which if the Exploitation Factor increases, it will affect the annual production ration (JPT). The results obtained in the Forest Exploitation Factor Analysis on different marbles at IUPHHK-HA PT. Sinergi Hutan Sejati in each of the consecutive marbles from flat (0-8 %), gentle (8-15 %), rather steep (15-25 %), and steep (25-45 %) is 0.89, 0.89, 084, and 0.85. In general, the value of the Exploitation Factor is 0.87, this value is still above what was set by the government, which is 0.7.Faktor eksploitasi merupakan perbandingan antara banyaknya produksi kayu yang dihasilkan dari suatu areal hutan dengan potensi kayu dan dimasukkan dalam penentuan target produksi Kinerja HPH salah satunya dapat diukur dari nilai Faktor Ekploitasi. Faktor Eksploitasi ini merupakan perbandingan antara bagian batang yang dimanfaatkan dengan bagian batang yang diharapkan dapat dimanfaatkan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis nilai faktor eksploitasi hutan produksi dan volume log pada kelerengan yang berbeda di PT. Sinergi Hutan Sejati Kalimantan Tengah, Analisis Faktor Eksploitasi ini berdasarkan tingkat kelerengan yang mana ada empat tingkat kelerengan yang pertama landai, datar, agak curam dan curam. Faktor Eksploitasi sangat berpengaruh besar terhadap produksi suatu perusahaan kayu (HPH), yang mana bila Faktor Eksploitasi meningkat akan berpengaruh terhadap jatah produksi tahunan (JPT). Hasil yang diperoleh pada Analisis Faktor Eksploitasi hutan pada kelerengan yang berbeda di IUPHHK-HA PT. Sinergi Hutan Sejati pada masing – masing kelerengan berturut-turut dari datar (0-8%), landai (8-15%), agak curam (15-25%), dan curam (25-45%) adalah 0,89, 0,89, 084, dan 0,85. Secara umum nilai Faktor Ekploitasi adalah 0,87, nilai ini masih diatas dari yang ditetapkan oleh pemerintah yaitu sebesar 0,7.
Peningkatan Iptek Pengolahan Minyak Kelapa di Desa Pingaran Ilir Ahmad Jauhari; Ahmad Yamani; Yuniarti Yuniarti; Badaruddin Badaruddin; Dina Naemah; Kurdiansyah Kurdiansyah
Repong Damar: Jurnal Pengabdian Kehutanan dan Lingkungan Vol 2, No 1 (2023): June
Publisher : Magister of Forestry,Department of Forestry, Faculty of Agriculture, University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/rdj.v2i1.7422

Abstract

Pengolahan jengkol di Desa Pingaran Ilir menghasilkan produk minyak berupa minyak kelapa dari pengolahan bumbu lalaan dari santan kelapa. Minyak dikemas warga dengan plastik seadanya atau dengan botol bekas kemasan air mineral. Tujuan dari kegiatan pengabdian ini adalah meningkatkan Iptek warga Desa Pingaran Ilir dalam mengolah minyak kelapa. Metode yang dilakukan yaitu persiapan, penyuluhan dan pelatihan serta evaluasi. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa warga Desa Pingaran Ilir telah meningkat pengetahuannya mengenai pengolahan minyak kelapa tradisional sebesar 80%, peningkatan teknik pengemasan foodgrade dan menarik sebesar 85%, dan peningkatan teknik pemasaran sebesar 80%.
ANALISIS KORELASI NlLAl NDVl (NORMALlZED DIFFERENCE VEGETATlON INDEX) DENGAN VEGETATlON DENSlTY DI KHDTK UNlVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT Komang Hendra Pangestu; Ahmad Jauhari; Udiansyah Udiansyah
Jurnal Sylva Scienteae Vol 6, No 3 (2023): Jurnal Sylva Scienteae Vol 6 No 3 Edisi Juni 2023
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jss.v6i3.9214

Abstract

The purpose of this study is to anaIyze the correIation between NDVl (NormaIized Difference Vegetation lndex) and Vegetation Density values using a combination of remote sensing, GIS, and field observations. The method in this study uses NDVI transformation, Advanced vegetation lndex (AVl), Bare SoiI lndex (Bl), Vegetation Density (VD), and field observations. In this study, the NDVI analysis was divided into 4 classes, namely tightly, moderate, rare, and very rare. The determination of the sample based on the specified sampling intensity is 0.2%. The resuIts of the NDVl anaIysis that has been carried out produce a value of 0.07 – 0.88 based on the 4 classes. To produce the VD value, Principal Component Analysis (PCA) is performed. The value of VD is 0.004 – 1.140 where the VD value is corrected using data from field observations. The data used is the value of the Base Area for each class. The results of the VD correction with field data resulted in a value of 0 – 0.68, where the highest density of the area was 68%. The results of the correlation of the NDVI value with the VD value obtained the equation y = 0.749875 + 1.14178x with a regression coefficient (R2) of 0.4647, where the two variables influence 46.47%. The regression coefficient value (R2) is 0.4647 with the interval coefficient value (r) 0.681689 indicating that the relationship between the NDVI value and VD is very strong. The positive regression coefficient (+) means that it is directly proportional, so from the NDVI value, it can be seen that the higher the NDVI value, the higher the vegetation density value.Tujuan penelitian ini yaitu dengan menganalisis korelasi nilai NDVl (NormaIized Difference Vegetation lndex) dengan Vegetation Density menggunakan teknik kombinasi antara penginderaan jauh, SIG dan observasi lapangan. Metode dalam penelitian ini menggunakan transformasi NDVI, Advanced vegetation lndex (AVI), Bare SoiI lndex (BI), Vegetation Density (VD), dan observasi lapangan. Dalam penelitian ini analisis NDVI dibagi menjadi 4 keIas yaitu rapat, sedang, jarang, dan sangat jarang. Penentuan sampel berdasarkan intensitas sampling yang ditentukan yaitu 0,2 %. Hasil dari analisis NDVI yang telah dilakukan menghasilkan nilai 0,07 – 0,88 berdasarkan dari 4 kelas tersebut. Untuk menghasilkan nilai VD dilakukan Principal Component Analysis (PCA). Nilai dari VD yaitu 0,004 – 1,140 yang dimana nilai VD dilakukan koreksi data menggunakan data hasil observasi lapangan. Data yang digunakan adalah nilai dari Luas Bidang Dasar pada setiap kelas. Hasil koreksi VD dengan data lapangan menghasilkan nilai 0 – 0,68 yang dimana kerapatan tertinggi dari wilayah tersebut sebesar 68%. Hasil dari korelasi nilai NDVI dengan nilai VD didapatkan hasil persamaan y = 0.749875 + 1.14178x dengan nilai koefisien regresi (R2) sebesar 0,4647 yang dimana kedua variabel tersebut memiliki pengaruh sebesar 46.47%. NiIai koefisien regresi (R2) sebesar 0,4647 dengan nilai interval koefisien nilai (r) sebesar 0,681689 menandakan bahwa hubungan antara niIai NDVI dengan VD sangat kuat. Nilai koesien regresi positif (+) mengartikan berbanding lurus, sehingga dari nilai NDVI dapat dilihat semakin tinggi nilai NDVI artinya semakin tinggi nilai kerapatan vegetasi.
ESTIMASI CADANGAN KARBON MENGGUNAKAN CITRA SATELITE SENTINEL – 2 MSI Ratih Nur Islamiah; Ahmad Jauhari; Abdi Fithria
Jurnal Sylva Scienteae Vol 6, No 5 (2023): Jurnal Sylva Scienteae Vol 6 No 5 Edisi Oktober 2023
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jss.v6i5.10661

Abstract

Estimating carbon stock in tropical rainforests is an important indicator of environmental health, and increasingly important in the era of climate change mitigation. In this study, we used Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) classification on Sentinel-2 MSI imagery to estimate carbon reserves in the tropical rainforest of the Special Purpose Forest Area (KHDTK) of Lambung Mangkurat University. Sentinel 2 MSI satellite imagery was used to obtain information on NDVI values and land cover, while NDVI classification was used to connect this information with field data on carbon reserve calculations. The results of the study based on NDVI classification values in KHDTK varied between 0.0716 and 0.83424, consisting of five land cover classes: open land, shrubs, plantations or young secondary forests, intermediate secondary forests, and mature secondary forests. The carbon stock was obtained from 47% of the biomass calculated using existing allometric equations, with biomass measurements taken on trees with a diameter of 10 centimeters or more. The five land cover classes classified yielded a carbon stock of 6.05 tons/ha for open land, 13.40 tons/ha for shrubs, 21.04 tons/ha for young secondary forests, 39.56 tons/ha for intermediate secondary forests, and an estimated carbon reserve size of 49.44 tons/ha for mature secondary forestsEstimasi cadangan karbon pada hutan hujan tropis merupakan salah satu indikator penting dalam mengukur kesehatan ligkungan dan semakin penting dalam era mitigasi perubahan iklim. Dalam penelitian ini, menggunakan klasifikasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) pada citra Sentinel-2 MSI untuk mengestimasikan cadangan karbon pada hutan hujan tropis di Kawasan Hutan Dengan Tujuan Khusus (KHDTK) Universitas Lambung Mangkurat. Citra satellite Sentinel 2 MSI digunakan untuk mendapatkan informasi nilai NDVI dan tutupan lahan, sedangkan klasifikasi NDVI digunakan untuk menghubungkan informasi tersebut dengan data lapangan perhitungan cadangan karbon. Hasil penelitian berdasarkan klasifikasi nilai Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) di KHDTK memiliki nilai bervariasi antara 0.0716 hingga 0.83424, terdiri dari lima kelas tutupan lahan yaitu lahan terbuka, semak, perkebunan atau hutan sekunder muda, hutan sekunder sedang dan hutan sekunder tua. Besar cadangan karbon diperoleh dari 47 % biomassa yang dihitung dengan persamaan allometric yang sudah ada, pengukuran biomassa dilakukan pada diameter pohon 10 centimeter ke atas. Lima kelas tutupan lahan yang diklasifikasi diperoleh besar cadangan karbon untuk lahan terbuka 6.05 ton/ha, semak 13.40 ton/ha, Hutan sekunder muda 21.04 ton/ha, hutan sekunder sedang 39.56 ton/ha dan estimasi cadangan karbon hutan sekunder tua sebesar 49.44 ton/ha.
ANALISIS KORELASI ENHANCED VEGETATION INDEX DENGAN NORMALIZED DIFFERENCE MOISTURE INDEX DI KHDTK UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT Ridha Mira Azhari; Ahmad Jauhari; Udiansyah Udiansyah
Jurnal Sylva Scienteae Vol 6, No 6 (2023): Jurnal Sylva Scienteae Vol 6 No 6 Edisi Desember 2023
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jss.v6i6.11028

Abstract

The level of vegetation density is one of the indicators of the value of soil surface moisture. However, monitoring the condition of vegetation and soil surface moisture quickly and thoroughly will be very difficult if only conventional methods are used. Remote sensing is one of the solutions for monitoring very large forest areas and can be used to find out information about very complex forestry problems using data from satellite imagery. The purpose of this study was to determine the distribution of moisture in KHDTK ULM, analyze the value of soil surface moisture at various levels of vegetation density and the correlation between humidity and vegetation density in the KHDTK ULM Area of Mandiangin Village. This study utilized the vegetation index using the EVI algorithm and the humidity index using the NDMI algorithm. The data presented is in the form of information about how much influence the vegetation index value (EVI) has on moisture conditions in the study area. The results of the data analysis showed that the EVI value was positively correlated with the soil surface moisture value. Regression analysis of the two variables resulted in the equation Y= 21.8936 + 97.3197X with a coefficient of determination (R2) value of 0.5451 or 54.51%. The coefficient of determination of 54.51% means that EVI has an effect of this value in affecting surface soil inertia. The correlation coefficient (r) of 0.738 shows a strong relationship between EVI value and humidity.Tingkat kerapatan vegetasi merupakan salah satu indikator nilai kelembaban permukaan tanah. Akan tetapi pemantauan kondisi vegetasi dan kelembaban permukaan tanah secara cepat dan menyeluruh akan sangat sulit dilakukan apabila hanya menggunakan metode konvensional. Salah satu solusi untuk pemantauan kawasan hutan yang sangat luas adalah menggunakan metode penginderaan jauh dengan untuk mengetahui informasi mengenai permasalahan kehutanan yang sangat kompleks menggunakan data dari citra satelit. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui sebaran kelembaban di KHDTK ULM, menganalisis nilai kelembaban permukaan tanah pada berbagai tingkat kerapatan vegetasi serta korelasi antara kelembaban dan kerapatan vegetasi di Wilayah KHDTK ULM Desa Mandiangin. Penelitian ini memanfaatkan indeks vegetasi menggunakan algoritma EVI dan indeks kelembaban menggunakan algoritma NDMI. Data yang disajikan berupa informasi mengenai seberapa besar pengaruh nilai indeks vegetasi (EVI) terhadap kondisi kelembaban pada wilayah penelitian. Hasil analisis data menujukan bahwa nilai EVI berkorelasi positif dengan nilai kelembaban permukaan tanah. Analisis regresi dari kedua variabel tersebut menghasilakn persamaan Y= 21.8936 + 97.3197X dengan nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.5451 atau sebesar 54.51%. Koefesien determinasi sebesar 54.51% mengartikan bahwa EVI berpengaruh sebesar nilai tersebut dalam mempengaruhi kelembaan tanah permukaan. Koefesien korelasi (r) yang bernilai 0,738 menunjukan hubungan yang kuat antara nilai EVI dengan kelembaban.
ANALISIS TINGKAT KEKRTITISAN LAHAN DI DAERAH TANGKAPAN AIR DI SUB-SUB DAS RIAM KANAN Nur Anisa Saputri; Eko Rini Indrayatie; Ahmad Jauhari
Jurnal Sylva Scienteae Vol 7, No 1 (2024): Jurnal Sylva Scienteae Vol 7 No 1 Edisi Februari 2024
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jss.v7i1.11735

Abstract

The conversion of agricultural land into built-up land which is unproductive and not in accordance with the capability of the land has the potential to become critical land because it affects the function of the watershed as a regulator of water management and erosion control. This study explains the critical level of land that occurs in the Riam Kanan Watershed (DTA) sub-watershed through a purposive sampling method based on land unit maps that have been overlaid with land cover maps, soil type maps, and slope maps that utilize a Geographic Information System using scoring analysis. The parameters used to analyze the critical level of land in agricultural cultivation areas include productivity parameters, slope parameters, erosion hazard parameters, and management factors. Based on the results of the study, it was found that the criticality level of the land with the category of Critical Potential was 699.43 ha (36.3%) on the land cover of Mixed Dry Land Plantation and mixed gardens, the land with the category of Slightly Critical was 348, 65 ha (18.1%) on rubber plantation land cover and secondary forest, land with Critical category covering 144.47 ha (7.5%) on mixed garden land cover, and land with Very Critical category covering an area of 733.91 ha (38.1%) on scrub and mining land cover.Perubahan lahan pertanian menjadi lahan terbangun dan tidak produktif serta tidak sesuai dengan kemampuan lahan berpotensi menajdi lahan kritis karena mempengaruhi fungsi DAS sebagai pengatur tata air dan pengendali erosi. PeneIitian ini menjelaskan tingkat kekritisan lahan yang terjadi di Daerah Tangkapan Air (DTA) Sub-sub DAS Riam Kanan melalui metode purposive sampling berdasarkan peta satuan lahan yang telah dioverlay dengan peta tutupan lahan, peta jenis tanah, dan peta kelerengan yang memanfaatkan Sistem Informasi Geografi menggunakan analisa skoring. Parameter yang digunakan untuk menganalisis tingkat kekritisan lahan di kawasan budidaya pertanian antara lain parameter produktivitas, parameter kelerengan, parameter tingkat bahaya erosi (TBE), dan manajemen. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan tingkat kekritisan lahan dengan kriteria Potensial Kritis (PK) seluas 699,43 ha (36,3%) pada penutup lahan Perkebunan Lahan Kering Campur (PLKC) dan kebun campuran, lahan dengan kategori Agak Kritis (AK) seluas 348,65 ha (18,1%) pada penutup lahan perkebunan karet dan hutan sekunder, lahan dengan kategori Kritis (K) seluas 144,47 ha (7,5%) pada penutup lahan kebun campuran, dan lahan dengan kategori Sangat Kritis (SK)seluas733,91ha (38,1%)pada penutup lahan semak belukar dan pertambangan
Co-Authors Abdi Fithria Adistina Fitriani Agus Hadi Pranata Ahmad Fuady Ahmad Rizal Mahdi Ahmad Yamani Andre Toberto Martias Anggi Nur Priosejati Badaruddin Badaruddin Badaruddin Badaruddin Dea Karmila Debby Nanda Pratama Dina Naemah Dyah Novita Sari Tarakanita Eko Rini Indrayatie Gt. A. R. THAMRIN Hafizianor Hafizianor Hanifa Auliya Karta Sirang Khairunisa Khairunisa Kissinger Kissinger Komang Hendra Pangestu Kurdiansyah Mahrus Aryadi Mega Aulia Rahmayanti Mufidah Asy’ari Muhammad Hafizh Afriza Nafta Hazama Niken Larasati Kusuma Dewi Niken Larasati Kusuma Dini Noor Mirad Sari Normela Rachmawati Nur Anisa Saputri Nur Rohim Ratih Nur Islamiah Ria Rahmadanti Ria Rahmadanti Ridha Mira Azhari Rina Kanti Rina Muhayah Noor Pitri Rinakanti Rinakanti Saifullah Saifullah Sederi Sederi Siti Erdian Suyanto - Syamani D. Ali Tri Wahyuni Trisnu Satriadi Udiansyah Udiansyah, Udiansyah Wilda Hatipah Yasmine Yuniarti Yuniarti Zainal Abidin