Isolasi dan Identifikasi Morfologi Jamur Selulolitik dari Limbah Rumah Tangga di Desa Sanur Kauh, Bali

Limbah organik rumah tangga menjadi salah satu masalah yang belum teratasi secara maksimal. Limbah organik rumah tangga tidak mudah terdekomposisi karena kandungan lignoselulosa sebagai komponen utama sulit terurai.  Jamur selulolitik adalah salah satu organisme yang dapat mendegradasi selulosa dan dapat mempercepat penguraian limbah organik.Tujuan penelitian menemukan dan mengetahui jenis jamur selulolitik dari limbah organik rumah tangga di Desa Sanur Kauh. Pengambilan sampel di Desa Sanur Kauh, analisis dilakukan di Laboratorium Ilmu Tanah dan Lingkungan Universitas Udayana dari bulan Juni sampai Desember 2017. Metode yang digunakan adalah eksplorasi lapangan, analisis laboratorium dan identifikasi mengacu pada buku serta pengamatanmikroskopik dan makroskopik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 44 isolat hasil isolasi jamur dari limbah organik rumah tangga yang memiliki aktivitas selulolitik. Isolat yang memiliki indeks selulolitik tinggi adalah isolat Kode DPN4 3,24 teridentifikasi sebagai Aspergillus sp. dan isolat kode TWL3 2,14 teridentifikasi sebagai jamur Trichoderma sp

Spatial Analysis of Mangrove Distribution Using Landsat 8 Oli in Badung Regency and Denpasar City, Bali Province, Indonesia

Bali is an island situated among the Indonesian archipelago with huge potential to host mangrove forests. Using remote sensing technology advances, satellite images, such as Landsat images, might be employed to analyse mangrove forest distribution and density. This paper presents an analysis of mangrove distribution in Badung Regency and Denpasar City, Bali, as a basis for the management and conservation of mangrove ecosystems. This study used Landsat 8 OLI images and a vegetation index to analyse the mangrove forest distribution and density in this area. It started by identifying mangrove forests using the RGB 564 band and continued to distinguish between mangrove and non-mangrove objects using unsupervised classification, before analysing mangrove density using the NDVI formula. The results show that the mangrove forest area in 2020 was 1,269.20 ha, with an accuracy rate of 83%. Mangroves were found on the deepest or most curved coastline of the Benoa Bay area, on enclosed waters. This distribution follows the river network in the lower reach, which has thick deposits and is uninfluenced by large currents and waves. Based on the vegetation index analysis results, the mangrove forest area observed mainly had a moderate density, with a total area of 510.85 ha (40%), followed by high density (413.15 ha/ 33%) and low density (340.51 ha/ 27%)